Forskning om tolkning av språket till SQL har i stor utsträckning ignorerat strukturen i databasen (DB) schema, antingen eftersom DB var mycket enkel, eller eftersom det observerades vid både utbildning och testtid. I SPIDER, en nyligen släppt text-till-SQL datauppsättning, nya och komplexa DBs ges vid testtidpunkten, och så strukturen av DB schema kan informera den förutsagda SQL fråga. I detta papper presenterar vi en kodare-dekoder semantisk parser, där strukturen av DB schema är kodad med en graf neurala nätverk, och denna representation används senare vid både kodning och avkodning tid. Utvärderingen visar att kodning av schemastrukturen förbättrar vår parsernoggrannhet från 33,8% till 39,4%, dramatiskt över den nuvarande tekniken, som ligger på 19,7%.
REF koda schemat med ett grafneuralt nätverk och en liknande grammatikbaserad dekoder.
Representing Schema Structure with Graph Neural Networks for Text-to-SQL Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}