该研究主要面向真实数据库的 Text-to-SQL 评估，过去流行的测试基准，比如 Spider 和 WikiSQL，仅关注具有少量数据库内容的数据库 schema，导致学术研究与实际应用之间存在鸿沟。BIRD 重点关注海量且真实的数据库内容、自然语言问题与数据库内容之间的外部知识推理以及在处理大型数据库时 SQL 的效率等新三个挑战。首先...
Text-to-SQL可以将这些自然语言文本数据转化为结构化数据,以便更容易地进行查询和分析。例如,智能问答系统可以通过Text-to-SQL查询系统快速地检索出用户的问题,并根据问题的类型、关键词和语义等信息进行分类和处理。此外,Text-to-SQL还能够将自然语言问题转化为结构化问题,方便数据库进行问题的分析和处理,从而提高智能...
一、概念 定义:Text-to-SQL旨在将自然语言描述转化为对应的SQL查询语句,辅助人们对海量的数据库进行查询。 举例:用户询问智能助手一个问题Q:Text-to-SQL技术首先将这个问题Q转化(解析)为SQL语句,然后通过这…
MIGA 分为两阶段的训练过程：在预训练阶段，MIGA 使用与 T5 相同的预训练范式，额外提出了三个与 Text-to-SQL 相关的辅助任务，从而更好地激发预训练语言模型中的知识。该训练方式可以将所有的 Text-to-SQL 的数据集进行统一，扩充了训练数据的规模；而且也可以灵活地去设计更多有效的辅助任务，进一步发掘预训练语...
Text-to-SQL 工具Vanna:SQL 自动生成的神奇魔法 你是否厌倦了手动编写复杂的 SQL 查询?是否希望有一种工具能够自动生成准确无误的 SQL 代码?那么,让我们来认识一下 Vanna! Vanna 是一个开源的、基于 Python 的 RAG(检索增强生成)框架,它将为你的 SQL 世界带来一场革命。有了 Vanna,SQL 自动生成将变得轻而易...
在中文Text-to-SQL任务方面,西湖大学日前公布了CSpider数据集,追一科技在天池数据平台举行了第一届中文text2sql挑战赛。 在这里,我们给出Text-to-SQL任务一个相对正式的定义:在给定关系型数据库(或表)的前提下,由用户的提问生成相应的SQL查询语句。下图是一个具体的实例,问题为:...
Text to SQL（简称Text2SQL）是一种将自然语言文本转换为结构化查询语言（SQL）的过程，属于自然语言处理-语义分析领域的子任务。它的目的是打破人与结构化数据之间的壁垒，使普通用户能够通过自然语言描述完成复杂数据库的查询工作，并获得他们想要的结果。在传统的数据库查询中，用户需要具备一定的数据库知识和编程...
SQLNet论文阅读笔记：一、SQLNet的核心贡献 SQLNet是一种针对WikiSQL数据集的TexttoSQL算法，主要解决了此前Seq2Seq思路在TexttoSQL任务中存在的两大问题。其核心贡献在于引入了一个sketch，通过槽填充的方式，结合sequencetoset和column attention技巧，提高了模型的预测准确性。二、Sketch的概念与作用 Sketch...
Windows Run SQL Server on Windows or as a Virtual Machine in Azure Choose your installation setup Linux Run SQL Server 2022 on Linux Choose your installation setup Docker Run SQL Server 2022 container image with Docker Choose your installation setup ...
Text-to-SQL(简写为Text2SQL)是一项将用户的自然语句文本转化为SQL语言的技术,它的官方的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,简写为NL)问题,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言(Structured Query Language,简写为SQL)[1]。因此Text2SQL也常常被写为NL2SQL。