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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 91 - 104 (14page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.1.091
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Text-to-SQL is one of semantic parsing methods that converts natural language questions into SQL queries, and it aims to extract data from any relational database without knowledge of SQL query configuration. Although development of large amounts of datasets (WikiSQL, SPIDER) and development of pre-trained language models (BERT) contributed to the improvement of Text-to-SQL performance in English, language-specific dataset construction and model research have not been much progressed. Therefore, this study proposes a multilingual BERT-based Text-to-SQL methodology that converts the natural language question in Korean into SQL query for an English database. To this end, four strategies for translating Korean queries into English were explored, and their effectiveness was verified by applying each strategy to three text-to-SQL model structures. As a result of the experiment, it was confirmed that it showed a significant SQL generation performance even for Korean questions. The proposed methodology is meaningful in that it shows semantic inferences between database tables, column information, and questions composed of different languages are possible, and it is expected to support efficient database access by Korean users who lack proficiency in writing SQL queries.
목차
1. 서론
2. 대표적 Text-to-SQL 데이터셋 및 모델
3. 한국어 WikiSQL 데이터셋 구축
4. Experiments
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2014), Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, arXiv preprint arXiv:1409.0473.
Berant, J., Chou, A., Frostig, R., and Liang, P. (2013), Semantic Parsing on Freebase from Question-Answer Pairs, Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
Bhagavatula, C. S., Noraset, T., and Downey, D. (2013), Methods for Exploring and Mining Tables on Wikipedia, Proceedings of the ACM SIGKDD workshop on interactive data exploration and analytics.
Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., and Bengio, Y. (2014), Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling, arXiv preprint arXiv:1412.3555.
Devlin, J., Chang, M-W., Lee, K., and Toutanova, K. (2018), Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, arXiv preprint arXiv:1810.04805.
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