Synthesizing SQL-frågor från naturligt språk är ett långvarigt öppet problem och har lockat stort intresse nyligen. För att lösa problemet är det de facto tillvägagångssättet att använda en sekvens-till-sekvens-modell. Ett sådant tillvägagångssätt kommer med nödvändighet att kräva att SQL-frågor serialiseras. Eftersom samma SQL fråga kan ha flera likvärdiga serialiseringar, utbildning en sekvens-till-sekvens-stil modell är känslig för valet från en av dem. Detta fenomen dokumenteras som "order-materia"-problemet. Befintliga state-of-the-art metoder förlitar sig på förstärkning inlärning för att belöna dekoder när det genererar någon av de motsvarande serialiseringar. Vi konstaterar dock att förbättringen av det förstärkta lärandet är begränsad. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, dvs. SQLNet, för att i grunden lösa detta problem genom att undvika sekvens-till-sekvens-strukturen när ordern inte spelar någon roll. I synnerhet använder vi en skissbaserad metod där skissen innehåller ett beroendediagram så att en förutsägelse kan göras genom att endast beakta tidigare förutsägelser som den beror på. Dessutom föreslår vi en sekvens-till-uppsättning modell samt kolumnen uppmärksamhetsmekanism för att syntetisera frågan baserat på skissen. Genom att kombinera alla dessa nya tekniker, visar vi att SQLNet kan överträffa den tidigare konsten med 9% till 13% på WikiSQL uppgiften.
För det andra använder vår modell olika sekvens-till-set-moduler för att undvika "beställningsfrågan" REF i många kodgenereringsuppgifter.
SQLNet: Generating Structured Queries From Natural Language Without Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}