כתבה
arXiv cs.CL ·
DexterSQL: חקירה עמוקה של תבנית ותיקון חוקי לטקסט-SQL
DexterSQL: Deep Schema Exploration and Rule-based Correction for Text-to-SQL Generation
DexterSQL משפרת את יכולת הטקסט-SQL להפיק SQL תקין עם חקירה עמוקה של תבנית ותיקון חוקי. המערכת כוללת חלקים חדשים: חקירה עמוקה של תבנית, יצירת חוקים נייטרליים לטקסט-SQL, והפקת SQL תלויה במבנה השאלה. DexterSQL משיגה דיוק גבוה יותר מאשר המערכות הקיימות, כולל גם גרסאות סגורות של GPT.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.11889v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Prompting-based (i.e., non-fine-tuning) Text-to-SQL methods, where underlying large language model parameters are not changed for the task, face three problems: (i) relying on coarse-grained schema information that may not reveal the fine-grained relationships needed to distinguish ambiguous columns, (ii) failing to capture recurring SQL-generation failures, and (iii) suffering from omission or hallucination of components in complex questions. This paper develops DexterSQL, a prompting/non-fine-tuning-based Text-to-SQL system that improves SQL generation with three novel components: (i) deep schema explorator that identifies ambiguous columns, analyzes their individual and joint data distributions to uncover their relationships and
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית