融合表字段的NL2SQL多任务学习方法

Multi-task learning method for NL2SQL with fused table columns
刘洋a
廖薇a
徐震b
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

自然语言转SQL(NL2SQL)可以方便用户在不了解数据库结构和SQL语法的情况下,利用自然语言进行数据库查询。现有的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;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%,并且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》 优先出版, 2024年第41卷 第9期

发布历史

[2024-05-10] 优先出版

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). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0629. (Liu Yang, Liao Wei, Xu Zhen. Multi-task learning method for NL2SQL with fused table columns [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0629. )

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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