새 데이터베이스의 구조
자연어를 SQL로 번역하는 모델은 학습 때 보지 못한 데이터베이스에서도 동작해야 한다. 테이블과 열 사이의 관계를 모델이 이용하기 쉬운 형태로 나타내는 것이 중요한 과제다.
질문과 열의 연결
질문에서 언급한 내용이 어떤 데이터베이스 열을 가리키는지 연결해야 한다. 구조의 표현뿐 아니라 질문과 스키마 사이의 정렬을 함께 다룬다.
관계를 반영한 인코더
관계 인식 자기 어텐션을 바탕으로 스키마 인코딩과 연결 및 특징 표현을 하나의 프레임워크로 구성했다. 질문과 구조의 관계를 SQL 생성에 사용할 표현으로 만든다.
평가 조건
연구는 Spider에서 정확 일치 평가를 수행하고 BERT를 추가하는 조건도 비교했다. 질문을 표현하는 방법과 생성된 질의가 평가 기준에 맞는지를 나눠 살펴볼 수 있다.
관련 문서
SQL / BERT / 자기 어텐션 / PICARD / LEVER 코드 검증 / 자연어 처리