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...
text2sql论文07-natsql:Making SQL Easier to Infer from Natural Language Specifications
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text2sql论文06-UNIFIEDSKG:Unifying and Multi-Tasking Structured Knowledge Grounding with Text-to-Text Language Models
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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...
text2sql论文05-LGESQL: Line Graph Enhanced Text-to-SQL Model with Mixed Local and Non-Local Relations
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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...
torchrun-使用pycharm进行分布式调试
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text2sql论文04-RATSQL: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-SQL Parsers
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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...
text2sql论文03-TypeSQL: Knowledge-based Type-Aware Neural Text-to-SQL Generation
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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...
text2sql论文02-Sqlnet: Generating structured queries from natural language without reinforcement learning
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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...
text2sql论文01-seq2sql: generating structured queries from natural language using reinforcement learning
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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...
手撕单头注意力机制
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import torch
from torch import nn
import numpy as np
class ScaledDotProductAttention(nn.Module)...手撕 numpy写线性回归的随机梯度下降
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 生成权重以及偏执项layers_dim代表每层的神经元个数，
# 比如[...