Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Traffic Flow Prediction Based on ACO-BI-LSTM Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

INSL: Text2SQL Generation Based on Inverse Normalized Schema Linking

verfasst von : Tie Jun, Fan Ziqi, Sun Chong, Zheng Lu, Zhu Boer

Erschienen in: Artificial Intelligence in China

Verlag: Springer Nature Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Structured Query Language (SQL) is a query language widely used in databases, Text2SQL automatically parses natural language into SQL, which has great potential to facilitate non-expert users to query and mine structured data using natural language. Current research focuses on improving the matching accuracy of SQL clause tasks, but ignores the correctness of SQL syntax generation, and SQL generation involving multi-table joins still suffers from a large number of errors. Therefore, a neural network-based Text2SQL approach is proposed. To implement a practical Text2SQL workflow, the model associates natural language queries with an inverse normalized database schema, called INSL (Inverse Normalized Schema Link Generation Network). Through theoretical analysis and experimental validation on the public dataset Spider, INSL can effectively improve the quality of Text2SQL tasks.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Optimal Deployment of Large-Scale Wireless Sensor Network Based on Topological Potential Adaptive Graph Clustering
Nächstes Kapitel The Research on Prediction for Financial Distress in Car Company Listed Combining Financial Indicators and Text Data
Literatur
1.
Choi D.H., Shin, M.C., Kim, E.G.: RYANSQL: recursively applying sketch-based slot fillings for complex text-to-SQL in cross-domain databases, pp. 309-332. CL (2021)
2.
Zhen, D., Sun, S.Z., Liu, H.Z., Lou, J.G., et al.: Data-anonymous encoding for text-to-SQL generation. In: Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), pp. 5405-5414. ACL, Hong Kong (2019)
3.
Fu, X.Y., Shi, W.J., Yu, X.D., Zhao, Z., et al.: Design challenges in low-resource cross-lingual entity linking. In: Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 6418-6432 (2020)
4.
Rijhwani, S., Xie, J., Neubig, G., et al.: Zero-shot neural transfer for cross-lingual entity linking. In: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 6924-6931 (2019)
5.
6.
Xu, P.Y., Hu, Q.: An end-to-end approach for handling unknown slot values in dialogue state tracking. In: Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 1448-1457. ACL, Australia (2018)
7.
8.
Herzig, J., Berant, J.: Decoupling structure and lexicon for zero-shot semantic parsing. In: Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1619-1629. ACL, Belgium (2018)
9.
Guo, J., Zhan, Z., Gao, Y.: Towards complex text-to-SQL in cross-domain database with intermediate representation, pp. 4524-4535. ACL, Florence (2019)
10.
Bogin, B., Berant, J., Gardner, M.: Representing schema structure with graph neural networks for text-to-SQL parsing. In: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Association for Computational Linguistics, pp. 4560-4565. ACL, Florence (2019)
11.
Wang, B.L., Shin, R., Liu, X.D., et al.: RAT-SQL: relation-aware schema encoding and linking for text-to-SQL parsers. In: Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Association for Computational Linguistics, pp. 7567-7578. ACL (2020)
12.
Metadaten
Titel
INSL: Text2SQL Generation Based on Inverse Normalized Schema Linking
verfasst von
Tie Jun
Fan Ziqi
Sun Chong
Zheng Lu
Zhu Boer
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Artificial Intelligence in China

Print ISBN: 978-981-9912-55-1

Electronic ISBN: 978-981-9912-56-8

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-1256-8_23

Premium Partner

    Bildnachweise