Detta papper presenterar en ny teknik för att automatiskt syntetisera SQL-frågor från naturligt språk (NL). Kärnan i vår teknik är en ny NL-baserad programsyntesmetodik som kombinerar semantiska tolkningstekniker från NLP-gemenskapen med typriktad programsyntes och automatiserad programreparation. Med början i ett program skiss som erhållits med hjälp av standard tolkning tekniker, innebär vårt tillvägagångssätt en iterativ förfining slinga som växlar mellan kvantitativ typ bebyggelse och automatiserad skiss reparation. Vi använder den föreslagna idén för att bygga ett end-to-end-system som heter Sqlizer som kan syntetisera SQL-frågor från naturligt språk. Vår metod är helt automatiserad, fungerar för någon databas utan att kräva ytterligare anpassning, och kräver inte användare att veta den underliggande databasen schema. Vi utvärderar vår strategi för över 450 frågor om naturligt språk som rör tre olika databaser, nämligen MAS, IMDB och YELP. Våra experiment visar att den önskade frågan rankas inom topp 5 kandidater i nära 90% av fallen och att Sqlizer överträffar Nalir, ett toppmodernt verktyg som vann en bästa papperspris på VLDB'14.
Vår teknik är särskilt lik SQLizer REF ] genom att vi också härleder en skiss från den naturliga språkbeskrivningen.
SQLizer: query synthesis from natural language
{'venue': 'PACMPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}