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liuliying930406
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发表于: IP:您无权察看 2018-10-10 11:02:26 | [全部帖] [楼主帖] 楼主

转自公众号机器之心


近期,耶鲁大学创建了一个新型大规模复杂跨域语义解析和Text-to-SQL 数据集Spider。研究者用多个当前最优模型进行实验,最好的模型在数据库分割设置下仅能达到14.3% 的精确匹配准确率。Spider 数据集对未来研究是一个巨大挑战。

项目地址:https://yale-lily.github.io/spider

新千禧年开始后,每天生产的数据量呈指数级增长,它们大部分存储在关系数据库中。近年来,访问这些数据成为大多数大公司的兴趣,这些公司可以使用结构化查询语言(SQL)查询数据。随着手机的发展,更多个人数据也被存储。因此,更多来自不同背景的人尝试查询和使用自己的数据。尽管目前数据科学非常流行,但是大部分人不具备足够的知识来写SQL、查询数据。此外,大部分人没有时间学习和了解SQL。即使对于SQL 专家,一次又一次地写类似的查询也是很单调的任务。因此,今天海量可用的数据无法有效访问。

 

                                                                                                         标注问题和 SQL 对示例。


如果你不了解上图长长的 SQL 代码,不要担心!这就是数据库自然语言接口的用武之地了。其目标是允许我们直接使用人类语言和数据进行互动!因此,这些接口可以帮助不同背景的用户轻松查询和分析海量数据。


如何构建此类接口?

要构建此类自然语言接口,系统必须理解用户的问题,并将问题自动转换为对应的 SQL 查询。那么我们如何构建此类系统呢?目前最好的方法是使用深度学习在大规模问题和 SQL 对标注数据上训练神经网络!与基于规则的完备系统相比,这些方法更具鲁棒性和扩展性。


好的数据太少了!

但是,有一个关键的问题:我们从哪里找到大量问题和 SQL 对标注数据?创建此类数据集非常耗时,因为标注人员必须理解数据库模式,问问题然后写出 SQL 答案,所有这些都需要特定的数据库知识。而让这件事变得更加困难的是:具备多个表的非私人数据库数量非常有限。为了解决该任务对大型高质量数据集的需求,我们创建了数据集 Spider,它包含 200 个具备多个表的数据库、10181 个问题、5693 个对应的复杂 SQL 查询。所有这些由 11 名耶鲁大学学生标注完成,共耗时 1000 小时!


为什么要选 Spider?

尽管创建此类数据很难,但在传统的 9 个数据库(包括 ATIS、GeoQuery、Scholar、Advising、WikiSQL 等)中还是有一些和 SQL 查询类似的数据资源。那么,为什么要选择 Spider 数据集呢?我们来看下图:


                                                                                               一些 Text-to-SQL 数据集的 Spider 图。


ATIS、Geo、Academic:这些数据集都只包含一个数据库。而这些数据库大部分仅包含不到 500 个独特的 SQL 查询。基本上,在这些数据集上训练的模型仅对特定的数据库有效。在转换数据库后,模型将完全失败。

WikiSQL:SQL 查询和表的数量很多,但是所有 SQL 查询都很简单,仅包含 SELECT 和 WHERE 从句。此外,每个数据库都只是没有外键的简单的表。在 WikiSQL 上训练的模型在其它新数据库上仍然可以运行,但是该模型无法处理复杂的 SQL(如 GROUP BY、ORDER BY 或嵌套查询)和具备多个表和外键的数据库。

从上图中可以看出,Spider 的范围最大,因此它是最复杂的跨域 text-to-SQL 数据集。为什么我们说它是最大的复杂跨域数据集呢?

大:超过 10000 个问题,6000 个对应的独特 SQL 查询。

复杂:大部分 SQL 查询覆盖几乎所有重要的 SQL 组件,包括 GROUP BY、ORDER BY、HAVING 和嵌套查询。此外,所有数据库都具备多个由外键链接的表。

跨域:包含 200 个复杂数据库。根据数据库类型,我们将 Spider 数据集分割成训练、开发和测试集。这样,我们就可以在未见过的数据库上测试系统性能。


为什么大、复杂、跨域?

首先,要训练一个深度学习模型,数据集越大,性能越好。其次,你当然希望训练数据尽可能多地覆盖更多场景,包括不同的 SQL 组件和数据库模式。这样,系统可以更好地适应多种情形。最后,为什么我们想要跨域数据?简单来讲,当你遇到新数据库时,你不想重新标注数据、重新训练一个新模型,这很浪费时间!


Spider 数据集下载

你可以通过以下方式找到 Spider 数据集和排行榜:

项目页面:https://yale-lily.github.io/spider

GitHub 页面:https://github.com/taoyds/spider

我们希望 Spider 能够帮助我们走向下一代数据库自然语言接口!


其它挑战

我们已经创建了一个不错的数据集了,那么要构建现实世界的数据库自然语言接口还需要解决哪些挑战?从自然语言处理的角度来看,有三个主要任务:

自然语言理解:该系统必须理解用户的问题,这些问题可能是模糊、随机和多样的。

数据库模式表征:数据库可以非常复杂,包括数百个列、很多表和外键。

复杂的 SQL 解码/生成:该系统理解用户问题和用户正在查询的数据库模式后,它还需要生成对应的 SQL 答案。但是,SQL 查询可能非常复杂,并且还包含具备不同条件的嵌套查询。


相关研究

该领域已经经过 NLP 和数据库社区数十年的研究。以下是近期相关研究的简短列表:

SyntaxSQLNet: Syntax Tree Networks for Complex and Cross-Domain Text-to-SQL Task

Zero-shot Parser:Decoupling Structure and Lexicon for Zero-Shot Semantic Parsing(https://arxiv.org/abs/1804.07918)

Coarse2fine:Coarse-to-Fine Decoding for Neural Semantic Parsing(https://arxiv.org/pdf/1805.04793.pdf)

SQL 评估方法:TypeSQL: Knowledge-based Type-Aware Neural Text-to-SQL Generation(https://arxiv.org/pdf/1804.09769.pdf)

在任务中加入背景信息:Learning to Map Context-Dependent Sentences to Executable Formal Queries(http://alanesuhr.com/atis.pdf)、DialSQL: Dialogue Based Structured Query Generation(http://cs.ucsb.edu/~ysu/papers/acl18_dialsql.pdf)

TypeSQL:TypeSQL: Knowledge-based Type-Aware Neural Text-to-SQL Generation(https://arxiv.org/abs/1804.09769)

SQLNet:SQLNet: Generating Structured Queries From Natural Language Without Reinforcement Learning(https://arxiv.org/abs/1711.04436)

Seq2SQL:Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language using Reinforcement Learning(https://arxiv.org/abs/1709.00103)

句法神经网络:A Syntactic Neural Model for General-Purpose Code Generation(https://arxiv.org/abs/1704.01696)、Abstract Syntax Networks for Code Generation and Semantic Parsing(https://arxiv.org/abs/1704.07535)

Seq2Tree:Learning a Neural Semantic Parser from User Feedback(https://arxiv.org/pdf/1704.08760.pdf)

NaLIR:Constructing an Interactive Natural Language Interface for Relational Databases(http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p73-li.pdf)


以及一些相关的演讲、博客或书籍:

How to Talk to Your Database(https://einstein.ai/research/blog/how-to-talk-to-your-database)

ACL 2018 Tutorial on Neural Semantic Parsing(https://github.com/allenai/acl2018-semantic-parsing-tutorial)

Natural Language Data Management and Interfaces(http://www.morganclaypoolpublishers.com/catalog_Orig/product_info.php?products_id=1286)

A Syntactic Neural Model for General-Purpose Code Generation(https://vimeo.com/234954608)

Learning to Map Context-Dependent Sentences to Executable Formal Queries(http://alanesuhr.com/sia2018-slides.pdf)

论文:Spider: A Large-Scale Human-Labeled Dataset for Complex and Cross-Domain Semantic Parsing and Text-to-SQL Task



论文链接:https://arxiv.org/abs/1809.08887

摘要:我们展示了一个大规模复杂跨域语义解析和 text-to-SQL 数据集 Spider。该数据集由 11 名耶鲁大学学生标注,包含 10181 个问题和 5693 个独特的复杂 SQL 查询、200 个具备多个表的数据库,覆盖 138 个不同领域。我们定义了一个新的复杂跨域语义解析和 text-to-SQL 任务,其中训练集和测试集中出现不同的复杂 SQL 查询和数据库。因此,该任务要求模型在新的 SQL 查询和新数据库模式上均实现良好的泛化。Spider 与之前的大部分语义解析任务都不同,因为它们使用单个数据库,而且训练集和测试集使用的是相同的数据库。我们用多个当前最优模型进行实验,最好的模型在数据库分割设置下仅能达到 14.3% 的精确匹配准确率。这表明 Spider 对未来研究是一个巨大挑战。



该贴被liuliying930406编辑于2018-10-10 14:54:44



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