融合表字段的NL2SQL多任务学习方法
Multi-task learning method for NL2SQL with fused table columns
上海工程技术大学 a. 电子电气工程学院; b. 机械与汽车工程学院, 上海 201620
摘要
现有的自然语言转SQL（NL2SQL）方法没有充分利用数据表的字段信息，而这对于问题的语义理解和SQL语句的逻辑生成有着重要作用。为了提高SQL生成的整体准确性，提出一种融合数据表字段的NL2SQL方法（FC-SQL）。首先，利用BERT预训练模型对问题和数据库表字段进行合并编码表示；其次，采用多任务学习的方式，结合并联和级联的方式构建多任务网络，以预测不同子任务；最后，针对条件值提取子任务，通过融合字段信息计算问题中词与表字段的相似度，并以相似度值作为权重来计算每个词语作为条件值的概率，从而提高条件值预测的准确率。在TableQA数据集上的逻辑形式准确率与SQL执行准确率分别达到88.23%和91.65%。设计消融实验验证表字段信息对于模型的影响，实验结果表明融入表字段后，条件值抽取子任务效果有所提升，进而改善了NL2SQL任务的整体准确率，相较于对比模型有更好的SQL生成效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62001282)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0629
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第9期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 2800-2804
文章编号: 1001-3695(2024)09-033-2800-05
发布历史
[2024-05-10] 优先出版
[2024-09-05] 印刷出版
引用本文
刘洋, 廖薇, 徐震. 融合表字段的NL2SQL多任务学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9): 2800-2804. (Liu Yang, Liao Wei, Xu Zhen. Multi-task learning method for NL2SQL with fused table columns [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9): 2800-2804. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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