SQL – arXiv最新論文の紹介

Text-to-SQLタスクのサーベイ

A Survey on Employing Large Language Models for Text-to-SQL Tasks [7.7]
リレーショナルデータベースに格納されるデータの量の増加により、様々な分野において、このデータの効率的なクエリと利用の必要性が高まっている。 LLM(Large Language Models)の最近の発展を活かすため、様々な新しい手法が登場し、迅速なエンジニアリングと微調整に重点が置かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 Jul 2024 14:48:23 GMT)
実用的にも重要なSQL生成タスクのサーベイ
LLMの影響は大きい

Auto-Tables: Synthesizing Multi-Step Transformations to Relationalize Tables without Using Examples [18.8]
Auto-Tablesは、非リレーショナルテーブルを標準リレーショナルフォームに変換して、ダウンストリーム分析を行う。評価の結果,Auto-Tables はテストケースの70%以上をインタラクティブな速度で変換できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jul 2023 00:55:54 GMT)
非リレーショナルなテーブルをRDBに変換する手法の提案。computer-vision inspired model architecture that exploits the common “visual” patterns in tables.ということでビジュアルを使っている点が興味深い（同様の分析をする際、人でも重要な情報源なのでうまくいきそうという気はする）

Graphix-T5: Mixing Pre-Trained Transformers with Graph-Aware Layers for Text-to-SQL Parsing [56.2]
テキストからテキストへのパースにおける大きな課題の1つはドメインの一般化である。我々は,グラフ認識層によって拡張された標準事前学習トランスフォーマモデルを用いた混合モデルであるgraphix-t5を提案する。大規模な実験と分析により、SPIDER、Syn、REALISTIC、DKの4つのテキスト-SQLベンチマークにおける GraphIX-T5の有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Jan 2023 13:29:05 GMT)
グラフ構造（としてER）を扱うことによってテキストからのSQL生成の性能を向上させたとの報告。この手のSQL生成支援機能が実装される例が増えてきており興味深い
リポジトリはDAMO-ConvAI/graphix at main · AlibabaResearch/DAMO-ConvAI · GitHubとのこと。現時点ではcoming soon

On the Structural Generalization in Text-to-SQL [36.6]
データベーススキーマ(DS)の構造的多様性について検討する。同じ入力問題に直面して、DSが別の構造となると、ターゲットSQLはおそらく異なる方法で表現される。本稿では,テキストからsqlへのタスクの構造的一般化に関する深い議論を行う。実験では, 十分に訓練されたテキスト-SQLモデルの評価において, 構造一般化に関する現在の研究の限界が示される。包括的分析によると、実際的な理由は(NL, SQL)パターンの過剰適合である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Jan 2023 02:52:51 GMT)
現在のText-to-SQLのデータセットがテンプレート化されすぎていて汎化性能を測るには適切ではなく、overfittingが生じているとの指摘。

On the Security Vulnerabilities of Text-to-SQL Models [25.3]
2つの商用ブラックボックスのText-to-sqlモジュールは悪意のあるコードを生成するために操作可能であることを示す。これは、NLPモデルが野生における攻撃防御として利用される危険性の初めての実証である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Nov 2022 14:38:45 GMT)
Text-to-SQLモデルに対する攻撃、一定の対策がなされた商用にシステムに対しても攻撃が成功できているのが興味深い。

NL2INTERFACE: Interactive Visualization Interface Generation from Natural Language Queries [19.4]
NL2INTERFACEは自然言語クエリから対話型多視点インタフェースを生成する。ユーザはインターフェイスと対話して、データを簡単に変換し、視覚化の結果を素早く見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Sep 2022 08:31:50 GMT)
- 自然言語でインタラクティブに操作可能な環境。内部的にはテキストをstructurally parameterized SQL(SPS) に変換しているとのこと。

（内部動作は異なると思うが）ACT-1: Transformer for Actions (adept.ai)のようにやりたい事を言葉で指示する方針は有望なのだろうか？

A Survey on Text-to-SQL Parsing: Concepts, Methods, and Future Directions [102.9]
テキストからコーパスへのパースの目的は、自然言語(NL)質問をデータベースが提供するエビデンスに基づいて、対応する構造化クエリ言語(SQL)に変換することである。ディープニューラルネットワークは、入力NL質問から出力クエリへのマッピング関数を自動的に学習するニューラルジェネレーションモデルによって、このタスクを大幅に進歩させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Aug 2022 14:24:13 GMT)
- Text-to-SQLの研究についてのサーベイ。データ作成、ベンチマーク、モデルを整理、コンテキスト依存か否かが大きな整理軸になっている。引用数が100を超えており様々な手法が提案されていることが分かる。

Speech-to-SQL: Towards Speech-driven SQL Query Generation From Natural Language Question [18.4]
音声による入力は、スマートフォンやタブレットの人気により、大きな勢いを増している。本稿では,構造化データデータベースを問合せするための,より効率的な音声インタフェースの設計について検討する。我々は,人間の音声を直接クエリーに変換するために,SpeechNetという新しいエンドツーエンドニューラルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Jan 2022 15:38:36 GMT)
- 音声からSQLクエリを作成するという研究。音声認識を経ないので有用な点はあるのかもしれない。（がSQL作成が有効かは謎ではある）