Current SQL generators based on pre-trained language models struggle to answer complex questions requiring domain context or understanding fine-grained table structure. Humans would deal with these unknowns by reasoning over the documentation of the tables. Based on this hypothesis, we propose DocuT5, which uses off-the-shelf language model architecture and injects knowledge from external `documentation' to improve domain generalization. We perform experiments on the Spider family of datasets that contain complex questions that are cross-domain and multi-table. Specifically, we develop a new text-to-SQL failure taxonomy and find that 19.6% of errors are due to foreign key mistakes, and 49.2% are due to a lack of domain knowledge. We proposed DocuT5, a method that captures knowledge from (1) table structure context of foreign keys and (2) domain knowledge through contextualizing tables and columns. Both types of knowledge improve over state-of-the-art T5 with constrained decoding on Spider, and domain knowledge produces state-of-the-art comparable effectiveness on Spider-DK and Spider-SYN datasets.

文本到SQL引起了自然语言处理和数据库社区的关注，因为它能够将自然语言中的语义转换为SQL查询及其在构建自然语言接口到数据库系统中的实际应用。文本到SQL的主要挑战在于编码自然话语的含义，解码为SQL查询，并翻译这两种形式之间的语义。这些挑战已被最近的进步解决了不同的范围。但是，对于这项任务仍缺乏全面的调查。为此，我们回顾了有关数据集，方法和评估的文本到SQL的最新进展，并提供了这项系统的调查，解决了上述挑战并讨论潜在的未来方向。我们希望这项调查可以作为快速获取现有工作并激励未来的研究。

文本到SQL解析是一项必不可少且具有挑战性的任务。文本到SQL解析的目的是根据关系数据库提供的证据将自然语言（NL）问题转换为其相应的结构性查询语言（SQL）。来自数据库社区的早期文本到SQL解析系统取得了显着的进展，重度人类工程和用户与系统的互动的成本。近年来，深层神经网络通过神经生成模型显着提出了这项任务，该模型会自动学习从输入NL问题到输出SQL查询的映射功能。随后，大型的预训练的语言模型将文本到SQL解析任务的最新作品带到了一个新级别。在这项调查中，我们对文本到SQL解析的深度学习方法进行了全面的评论。首先，我们介绍了文本到SQL解析语料库，可以归类为单转和多转。其次，我们提供了预先训练的语言模型和现有文本解析方法的系统概述。第三，我们向读者展示了文本到SQL解析所面临的挑战，并探索了该领域的一些潜在未来方向。

Recently, there has been increasing interest in synthesizing data to improve downstream text-to-SQL tasks. In this paper, we first examined the existing synthesized datasets and discovered that state-of-the-art text-to-SQL algorithms did not further improve on popular benchmarks when trained with augmented synthetic data. We observed two shortcomings: illogical synthetic SQL queries from independent column sampling and arbitrary table joins. To address these issues, we propose a novel synthesis framework that incorporates key relationships from schema, imposes strong typing, and conducts schema-distance-weighted column sampling. We also adopt an intermediate representation (IR) for the SQL-to-text task to further improve the quality of the generated natural language questions. When existing powerful semantic parsers are pre-finetuned on our high-quality synthesized data, our experiments show that these models have significant accuracy boosts on popular benchmarks, including new state-of-the-art performance on Spider.

Parsing natural language questions into executable logical forms is a useful and interpretable way to perform question answering on structured data such as knowledge bases (KB) or databases (DB). However, existing approaches on semantic parsing cannot adapt to both modalities, as they suffer from the exponential growth of the logical form candidates and can hardly generalize to unseen data. In this work, we propose Uni-Parser, a unified semantic parser for question answering (QA) on both KB and DB. We introduce the primitive (relation and entity in KB, and table name, column name and cell value in DB) as an essential element in our framework. The number of primitives grows linearly with the number of retrieved relations in KB and DB, preventing us from dealing with exponential logic form candidates. We leverage the generator to predict final logical forms by altering and composing topranked primitives with different operations (e.g. select, where, count). With sufficiently pruned search space by a contrastive primitive ranker, the generator is empowered to capture the composition of primitives enhancing its generalization ability. We achieve competitive results on multiple KB and DB QA benchmarks more efficiently, especially in the compositional and zero-shot settings.

随着未来以数据为中心的决策，对数据库的无缝访问至关重要。关于创建有效的文本到SQL（Text2SQL）模型以访问数据库的数据有广泛的研究。使用自然语言是可以通过有效访问数据库（尤其是对于非技术用户）来弥合数据和结果之间差距的最佳接口之一。它将打开门，并在精通技术技能或不太熟练的查询语言的用户中引起极大的兴趣。即使提出或研究了许多基于深度学习的算法，在现实工作场景中使用自然语言来解决数据查询问题仍然非常具有挑战性。原因是在不同的研究中使用不同的数据集，这带来了其局限性和假设。同时，我们确实缺乏对这些提议的模型及其对其训练的特定数据集的局限性的彻底理解。在本文中，我们试图介绍过去几年研究的24种神经网络模型的整体概述，包括其涉及卷积神经网络，经常性神经网络，指针网络，强化学习，生成模型等的架构。我们还概述11个数据集，这些数据集被广泛用于训练Text2SQL技术的模型。我们还讨论了无缝数据查询中文本2SQL技术的未来应用可能性。

We present Spider, a large-scale, complex and cross-domain semantic parsing and textto-SQL dataset annotated by 11 college students. It consists of 10,181 questions and 5,693 unique complex SQL queries on 200 databases with multiple tables, covering 138 different domains. We define a new complex and cross-domain semantic parsing and textto-SQL task where different complex SQL queries and databases appear in train and test sets. In this way, the task requires the model to generalize well to both new SQL queries and new database schemas. Spider is distinct from most of the previous semantic parsing tasks because they all use a single database and the exact same programs in the train set and the test set. We experiment with various state-of-the-art models and the best model achieves only 12.4% exact matching accuracy on a database split setting. This shows that Spider presents a strong challenge for future research. Our dataset and task are publicly available at https://yale-lily. github.io/spider.

学习捕获文本表对齐对于文本到SQL等任务至关重要。一个模型需要正确识别对列和值的自然语言引用，并在给定的数据库架构中将其扎根。在本文中，我们为文本到SQL提出了一个新颖的弱监督结构接地预处理框架（strug），可以有效地学习基于平行的文本表语料库来捕获文本表对齐。我们确定了一组新的预测任务：列接地，价值接地和列值映射，并利用它们为文本表编码预处理。此外，为了评估更现实的文本表对齐设置下的不同方法，我们基于蜘蛛dev设置的新评估集蜘蛛现实化，并明确提及已删除的列名，并采用八个现有的文本到SQL数据集以进行交叉 - 数据库评估。在所有设置中，Strug对Bert-Large都有显着改善。与现有的预训练方法（例如Grappa）相比，Strug在蜘蛛方面的性能相似，并且在更现实的集合上都优于所有基线。蜘蛛现实的数据集可从https://doi.org/10.5281/zenodo.5205322获得。

最近训练模型通过利用大规模文本语料库来改善神经网络的上下文表示能力，显着提高了各种NLP任务的性能。大型预培训语言模型也已应用于表语义解析的区域。然而，现有的预训练方法没有仔细探索问题与相应的数据库模式之间的明确互动关系，这是揭示其语义和结构对应的关键成分。此外，在架构接地背景下的问知表示学习在预训练目标中受到更少的关注。为了减轻这些问题，本文设计了两种新的预训练目标，将所需的归纳偏差将所需的归纳偏差施加到表前的学习表现-训练。我们进一步提出了一种模式感知课程学习方法来减轻噪声的影响，并以易于努力的方式从预训练数据中学习。我们通过在两个基准，蜘蛛和罢工中进行微调，评估我们预先接受训练的框架。结果表明，与各种基线相比，我们的预训练目标和课程的有效性。

深度学习的最新进展极大地推动了语义解析的研究。此后，在许多下游任务中进行了改进，包括Web API的自然语言接口，文本到SQL的生成等。但是，尽管与这些任务有着密切的联系，但有关知识库的问题的研究（KBQA）的进展相对缓慢。我们将其确定并归因于KBQA的两个独特挑战，模式级的复杂性和事实级别的复杂性。在这项调查中，我们将KBQA放置在更广泛的语义解析文献中，并全面说明了现有的KBQA方法如何试图应对独特的挑战。无论面临什么独特的挑战，我们都认为我们仍然可以从语义解析的文献中汲取太大的灵感，这被现有的KBQA研究所忽略了。基于我们的讨论，我们可以更好地了解当前KBQA研究的瓶颈，并阐明KBQA的有希望的方向，以跟上语义解析的文献，尤其是在预训练的语言模型时代。

语义解析数据集可以收集昂贵。此外，即使是与给定域的相关问题，它是语义解析系统的输入，也可能不容易获得，尤其是跨域语义解析。这使得数据增强更具挑战性。现有方法综合新数据使用手工制作或诱导规则，需要大量的工程努力和语言专业知识来实现​​良好的覆盖和精度，这限制了可扩展性。在这项工作中，我们提出了一种纯粹的神经网络，用于语义解析的语义解析，完全消除对语法工程的需要，同时实现更高的语义解析精度。此外，我们的方法可以在零拍摄设置中合成，其中只有新域模式没有新域的任何输入输出示例。在蜘蛛跨域文本到SQL语义解析基准测试中，我们使用我们的零射击增强实现了开发集的最先进的性能（77.2％的准确性）。

自动SQL生成一直是一个活跃的研究领域，旨在通过以特定意图编写自然语言而不是编写SQL来简化对数据库的访问。语义解析的当前SOTA方法取决于LLMS在基准数据集上实现高预测精度。这降低了其适用性，因为LLMS需要昂贵的GPU。此外，SOTA方法是未接地的，因此不能保证始终生成有效的SQL。在这里，我们提出了T5QL，这是一种新的SQL生成方法，当使用较小的LMS（即T5-base）与SOTA方法相比时，可以改善基准数据集中的性能。此外，保证T5QL始终使用无上下文语法来限制SQL生成的有效SQL。最后，我们表明，在两项任务中进行语义解析，候选SQLS的生成和重新排名，是一个有希望的研究途径，可以减少对大型LM的需求。

自然语言接口到数据库（NLIDB），其中用户在自然语言（NL）上姿势查询是至关重要的，使非专家能够从数据中获得见解。相比之下，开发此类接口依赖于经常代码启发式的专家来映射NL到SQL。或者，基于机器学习模型的NLIDB依赖于用作训练数据的NL到SQL映射的监督示例（NL-SQL对）。再次采购这些示例，使用专家，该专家通常涉及超过一次性相互作用。即，部署NLIDB的每个数据域都可能具有不同的特征，因此需要专用的启发式或域特定的培训示例。为此，我们提出了一种使用弱监管培训基于机器学习的NLIDB的替代方法。我们使用最近提出的问题分解表示称为qdmr，是NL和正式查询语言之间的中间。最近的工作表明，非专家通常在将NL转化为QDMR时是成功的。因此，我们使用NL-QDMR对以及问题答案，作为自动综合SQL查询的监督。然后使用NL问题和合成的SQL来培训NL-TO-SQL模型，我们在五个基准数据集中测试。广泛的实验表明，我们的解决方案需要零专家注释，竞争性地与专家注释数据培训的模型竞争地表现得很竞争。

从头开始解决复杂问题通常是有挑战性的，但如果我们可以访问其解决方案的其他类似问题，则更容易 - 一种称为基于案例的推理（CBR）的范式。我们提出了一种神经象征性的CBR方法（CBR-KBQA），用于在大知识库上应答。 CBR-KBQA由非参数内存组成，该内存存储案例（问题和逻辑表单）和参数模型，该参数模型可以通过检索与其相关的案例来为新问题生成逻辑表单。在包含复杂问题的几个KBQA数据集上，CBR-KBQA实现了竞争性能。例如，在ComplexWebQuestions数据集上，CBR-KBQA以11 \％的准确度优于当前最新状态。此外，我们表明CBR-KBQA能够使用新案例\ EMPH {没有}任何进一步的培训：通过在案例存储器中纳入一些人类标记的示例，CBR-KBQA能够成功地生成包含未经看线KB实体的逻辑表格以及关系。

长期以来，可以将可以应用于新数据库的文本到SQL解析器的重要性已得到认可，实现此目标的关键步骤是架构链接，即在生成SQL时正确地识别未见列或表的提及。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，以通过基于PoinCar \'e距离指标的探测程序从大规模预训练的语言模型（PLM）中引起关系结构，并使用诱导的关系来增强基于图的解析器为了更好的模式链接。与常用的基于规则的架构链接方法相比，我们发现探测关系也可以稳健地捕获语义对应关系，即使提及和实体的表面形式不同。此外，我们的探测过程完全不受监督，不需要其他参数。广泛的实验表明，我们的框架在三个基准测试中设定了新的最新性能。我们从经验上验证我们的探测程序确实可以通过定性分析找到所需的关系结构。

In this paper, we study the problem of knowledge-intensive text-to-SQL, in which domain knowledge is necessary to parse expert questions into SQL queries over domain-specific tables. We formalize this scenario by building a new Chinese benchmark KnowSQL consisting of domain-specific questions covering various domains. We then address this problem by presenting formulaic knowledge, rather than by annotating additional data examples. More concretely, we construct a formulaic knowledge bank as a domain knowledge base and propose a framework (ReGrouP) to leverage this formulaic knowledge during parsing. Experiments using ReGrouP demonstrate a significant 28.2% improvement overall on KnowSQL.

在知识库（KBQA）上回答的问题对语义解析研究提出了一个独特的挑战，这是由于两个相互交织的挑战：大大的搜索空间和模式链接中的歧义。基于常规排名的KBQA模型依靠候选枚举步骤来减少搜索空间，在预测复杂查询方面具有灵活性而挣扎并具有不切实际的运行时间。在本文中，我们提出了Arcaneqa，这是一个基于新的一代模型，它既解决统一框架中的大型搜索空间和架构将挑战联系起来的挑战，以及两种相互增强的成分：动态程序诱导，以解决大型搜索空间和动态上下文化的编码，以用于模式链接。多个流行KBQA数据集的实验结果证明了Arcaneqa在有效性和效率方面的竞争性能高。

Conversational text-to-SQL is designed to translate multi-turn natural language questions into their corresponding SQL queries. Most state-of-the-art conversational text- to-SQL methods are incompatible with generative pre-trained language models (PLMs), such as T5. In this paper, we present a two-stage unified MultI-task Generation frAmework (MIGA) that leverages PLMs' ability to tackle conversational text-to-SQL. In the pre-training stage, MIGA first decomposes the main task into several related sub-tasks and then unifies them into the same sequence-to-sequence (Seq2Seq) paradigm with task-specific natural language prompts to boost the main task from multi-task training. Later in the fine-tuning stage, we propose four SQL perturbations to alleviate the error propagation problem. MIGA tends to achieve state-of-the-art performance on two benchmarks (SparC and CoSQL). We also provide extensive analyses and discussions to shed light on some new perspectives for conversational text-to-SQL.

深度学习方法已实现了越来越复杂的话语的面向任务的语义解析。但是，单个模型通常仍在分别为每个任务进行培训和部署，需要为每个任务标记培训数据，这使得支持新任务的挑战，即使在单个业务垂直方面（例如，食品订购或旅行预订）也是如此。在本文中，我们描述了交叉顶部（交叉施加任务取消解析），这是一种在给定垂直方向中复杂语义解析的零摄像方法。通过利用用户从相同的垂直共享词汇和语义相似性请求的事实，对单个跨施加性解析器进行了培训，可以在垂直行业内使用任意数量的任意任务，看不见或看不见。我们表明，跨顶部可以在以前看不见的任务上实现高精度，而无需任何其他培训数据，从而提供了一种可扩展的方法来引导新任务的语义解析器。作为这项工作的一部分，我们发布了食物界数据集，该数据集是一个面向任务的解析数据集中的垂直垂直数据集，其话语和注释来自五个架构，每个架构都来自不同的餐厅菜单。

关于文本到SQL语义解析的最新研究取决于解析器本身或基于简单的启发式方法来理解自然语言查询（NLQ）。合成SQL查询时，没有可用的NLQ的明确语义信息，从而导致不良的概括性能。此外，如果没有词汇级的细粒度查询理解，查询与数据库之间的链接只能依赖模糊的字符串匹配，这会导致实际应用中的次优性能。考虑到这一点，在本文中，我们提出了一个基于令牌级的细粒度查询理解的通用，模块化的神经语义解析框架。我们的框架由三个模块组成：命名实体识别器（NER），神经实体接头（NEL）和神经语义解析器（NSP）。通过共同建模查询和数据库，NER模型可以分析用户意图并确定查询中的实体。 NEL模型将类型的实体链接到数据库中的模式和单元格值。解析器模型利用可用的语义信息并链接结果并根据动态生成的语法合成树结构的SQL查询。新发布的语义解析数据集的Squall实验表明，我们可以在WikiableQuestions（WTQ）测试集上实现56.8％的执行精度，这使最先进的模型的表现优于2.7％。