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1、文本到SQL翻译是将自然语言问题翻译为SQL查询的任务，具有广泛的应用前景。然而，在少样本情况下，现有的方法往往无法很好地泛化到新的数据集上。 2、过去方案: 过去的方法主要采用预训练...
一种用于文本到sql的多代理协作框架。该框架由三个Agents组成:Selector、Decomposer和Refiner。选择器压缩数据库并为用户查询保留相关的表模式。分解器将复杂的用户...
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。
与端到端合...
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...
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
1、消除了GROUP BY， HAVING， FROM， JOIN ON这些...
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...
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。
编码器用...
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...
import torch
from torch import nn
import numpy as np
class ScaledDotProductAttention(nn.Module)...