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통찰 - 자연어 처리, 데이터베이스
복잡한 텍스트-SQL 합성을 위한 스키마 인식 다중 작업 학습
본 연구는 복잡한 SQL 쿼리 합성을 위해 스키마 링킹 식별기, 연산자 중심 트리플 추출기, SQL 구문 트리 생성기로 구성된 스키마 인식 다중 작업 학습 프레임워크를 제안한다.
복잡한 텍스트-SQL 합성을 위한 스키마 인식 다중 작업 학습
본 연구는 다중 작업 학습 프레임워크 MTSQL을 제안하여 복잡한 SQL 쿼리 합성을 향상시킨다. MTSQL은 스키마 링킹 분류기, 연산자 중심 트리플 추출기, SQL 구문 트리 생성기로 구성되어 있다. 이를 통해 질문-스키마 정렬 품질 향상, 관련 스키마 항목 식별, 적절한 SQL 연산자 및 스키마 항목 선택을 달성한다.
데이터베이스 질의어 생성 과정에서 발생하는 노이즈의 영향 분석
Text-to-SQL 작업에서 질문과 SQL 쿼리에 존재하는 노이즈가 모델 성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 노이즈에 강인한 Text-to-SQL 모델 개발을 위한 방향성을 제시한다.
