本記事は Towards Complex Text-to-SQL in Cross-Domain Database with Intermediate Representation(論文, リポジトリ)のサーベイ記事です。 日鉄ソリューションズ(NSSOL)様での研究開発インターンの一環として執筆しました。 今回紹介するのは、ざっくり言えば、自然言語で記述された質問からSQLクエリを生成するタスク(Text-to-SQL)において、文脈自由な中間表現を導入して性能を上げた研究で、提案モデルはIRNetと呼ばれています。 この研究ではSpider (論文, サイト) というデータセットを用いています。Spiderは従来のText-to-SQLデータセットよりも複雑な事例を多く含んでいます。 Spiderの公式サイトで挙げられている難易度が中くらい(Meidum)の例がこちらです: 複数テーブ
![自然言語からSQLを自動生成するDeep Learning技術 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ae0c94205e9a4881273aa3b855824ffad41a0e07/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU4JTg3JUFBJUU3JTg0JUI2JUU4JUE4JTgwJUU4JUFBJTlFJUUzJTgxJThCJUUzJTgyJTg5U1FMJUUzJTgyJTkyJUU4JTg3JUFBJUU1JThCJTk1JUU3JTk0JTlGJUU2JTg4JTkwJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCRGVlcCUyMExlYXJuaW5nJUU2JThBJTgwJUU4JUExJTkzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz01MWMxYmEwYTAxOTMyNzRkZWY2M2RmY2RkMjA4M2Q0Zg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBJbm93ZTI0NTcmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTZmYmI0Y2NlY2E1ZGFlZTQyNTY0MWVjZDM1MjYzZGVm%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dfb2869d05045fe365b91b689f0766e61)