摘要

近年来，采用序列到序列（seq2seq）方式将自然语言查询转换为SQL语句受到广泛关注。然而，与基于抽象语法树（abstract syntactic tree）的SQL生成方法相比，seq2seq语义解析器面临更大挑战，主要体现在模式信息预测质量较差，以及自然语言查询与生成的SQL之间语义一致性不足。本文深入分析了上述难题，并提出一种面向seq2seq解码的策略——SR，该策略包含一种新型中间表示形式SSQL，以及一种基于得分重估器的重排序方法，分别用于应对上述问题。实验结果表明，所提出的技术有效提升了性能，T5-SR-3b在Spider数据集上取得了新的最先进（SOTA）结果。