NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:

• Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%的执行正确率;在Spider数据集上则只能达到5～6%的精确匹配。
• 模板槽位填充方法：将SQL的生成过程分为多个子任务,每一个子任务负责预测一种语法现象中的列,该方法对于单表无嵌套效果好,并且生成的SQL可以保证语法正确,缺点是只能建模固定的SQL语法模板,对于有嵌套的SQL情况,无法对所有嵌套现象进行灵活处理。
• 中间表达方法：该方法为当前主流方法,以IRNet为代表,将SQL生成分为两步,第一步预测SQL语法骨干结构,第二步对前面的预测结果做列和值的补充。在后续的文章中将围绕此方法展开讲述我们的实践经验。
• 强化学习方法：,此方法以Seq2SQL为代表,每一步计算当前决策生成的SQL是否正确,本质上强化学习是基于交互产生的训练数据集的有监督学习,此法效果和翻译模型相似。
• 结合图网络的方法：此方法主要为解决多个表中有同名的列的时候,预测不准确的问题,以Global-GNN、RatSQL为代表,但是由于数据库之间并没有边相连接,所以此方法提升不大且模型消耗算力较大。

结合预训练模型、语义匹配的方法,该方法以表格内容作为预训练语料,结合语义匹配任务目标输入数据库Schema,从而选中需要的列,例如:BREIDGE、GRAPPA等。

语义解析 NL2SQL KBQA 直播PPT - 知乎

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