背景

1、mismatch problem：自然语言(NL)表达的意图与SQL实现细节之间的不匹配;

2、lexical problem：大量的领域外的词给预测列带来了挑战。

方法

与端到端合...

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背景

将自然语言查询转换为 SQL 语句的序列到序列（seq2seq）方法近年来备受关注。然而，与基于抽象语法树的 SQL 生成相比，seq2seq 语义解析器面临着更多挑战，包括在模式信息预测...

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背景

提出了一种更好的SQL 表示， 降低了自然语言和SQL语言之间的GAP，让模型可以更好的进行训练和推断

方法

1、消除了GROUP BY， HAVING， FROM， JOIN ON这些...

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背景

结构化知识落地（SKG）意在使用结构化知识以完成用户请求，例如在数据库（database）上解析语义和在知识库（Knowledge-base）基础上回答问题。由于SKG任务的输入和输出是异...

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背景

虽然RATSQL等融合了关系信息，但目前仍有两点限制，一是无法发现有效的源路径（RATSQL是预先定义好的关系），二是相邻两个点，无法区分是不是local，即同一个表内。

模型

编码器用...

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1 设置环境变量-pycharm

• 其他正常传参

2 ipdb调试

import pdb
pdb.set_trace()

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背景

问题中的model在多个表car_name和model_list的字段model、model_id中出现，应该链接到哪一个字段。比如问题中的car在多个表cars_data和car_nam...

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简介

之前的模型（seq2sql，sqlnet）完全忽略了各个column的数据类型，但数据类型其实是一个很重要的信息，比如在预测WHERE子句时，只有数值类型的column才可以比较大小，字符...

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简介

SQLNet模型是紧随WIkiSQL数据集之后的一个比较知名的Baseline。由于WikiSQL数据集中的SQL比较简单，如下图所示为一个WIkiSQL中的示例，因而SQLNet将预测一...

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简介

• 提出一个深层神经网络模型，用于生成sql：该模型生成一系列sql，在数据库中执行，以获得奖励，通过奖励来学习生成sql的策略
• 模型利用sql结构来减小生成sql的空间，是的生成问题更简单...

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