现有的Text-to-SQL数据集如Spider(Yu 等人. 2019) 和WikiSQL(Zhong, Xiong, 和 Socher 2017) 对于严格的可解释性分析来说过于复杂和嘈杂。为了解决这个问题,我们引入了TinySQL,这是一个策划的数据集,可以进行受控分析,了解变压器如何学习和生成SQL查询。TinySQL 通过渐进的Text-to-SQL任务增加复杂性,隔离生成过程的...
利用该框架,我们引入了 SynSQL-2.5M ,这是第一个百万规模的Text-to-SQL数据集,包含250万个样本,涵盖了超过16,000个合成数据库。每个样本包括一个数据库、SQL查询、自然语言问题和链式思考(CoT)解决方案。通过使用 SynSQL-2.5M ,我们开发了 OmniSQL ,这是一个强大的开源Text-to-SQL模型,提供三种参数规模:7B...
WikiSQL数据集是目前规模最大的Text-to-SQL数据集,由2017年美国的Salesforce公司提出,场景来源于Wikipedia,属于单领域。数据标注采用外包。 包含了80654个自然语言问题,77840个SQL语句。 包含了26521张数据库表,1个数据库只有1张表。 预测的SQL语句形式比较简单,基本为一个SQL主句加上0-3个WHERE子句条件限制构成,如...
深入理解SParC数据集:多轮Text-to-SQL的新里程碑 引言 在人工智能与自然语言处理领域,Text-to-SQL任务一直备受关注。这一任务旨在将自然语言查询转换为可执行的SQL语句,以便从数据库中检索信息。然而,传统的单轮Text-to-SQL模型往往难以应对复杂查询场景,用户往往需要多次交互才能完成查询。为此,SParC(Semantic Parsing...
WikiSQL数据集是目前规模最大的Text-to-SQL数据集,由2017年美国的Salesforce公司提出,场景来源于Wikipedia,属于单领域。数据标注采用外包。 包含了80654个自然语言问题,77840个SQL语句。 包含了26521张数据库表,1个数据库只有1张表。 预测的SQL语句形式比较简单,基本为一个SQL主句加上0-3个WHERE子句条件限制构成,如...
Text2SQL(文本到 SQL)是一种自然语言处理(NLP)任务,旨在将用户的自然语言查询转换为可执行的 SQL 查询,从而使非技术用户能够更轻松地与关系数据库交互。这一领域近年来因其在数据访问和分析中的潜力而受到广泛关注,尤其是在大型语言模型(LLM)快速发展的情况下。以下是对 Text2SQL 数据集和技术方案的全面整理,涵盖...
一、大型预训练语言模型提升Text2SQL性能 近年来，大型预训练语言模型（如BERT、GPT）的出现为Text2SQL带来了新的可能性，使得模型能够理解更复杂的语言结构和上下文，提升了性能，尤其是在数据集构建、模型设计和应用实践方面。（1）训练数据方面：Spider数据集是Text-to-SQL领域中一个重要的里程碑。Spider是一个多...
新一代数据集 最近，阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs)， 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Text-SQL pair，数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在...
Merck利用亚马逊text-to-SQL推进医疗数据提取 关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， 生成式AI， Text2SQL， Generative Ai Healthcare， Real World Data， Text-To-Sql Solution， Data Extraction Challenges， Large Language Models]导读 默克公司作为一家领先的制药企业，一直在寻求加快...