Gap-Text2Sql是针对文本到SQL查询转换任务设计的一种新方法，它专注于填补现有技术中的性能差距，特别是在处理复杂自然语言指令方面。该模型通过改进语义解析来提高数据库查询的准确性与效率。
最近的研究表明，通过利用大规模文本语料库训练具有自我监督学习目标的大型神经语言模型（如屏蔽语言模型），可以为各种自然语言处理任务生成上下文表示，这引起了广泛的关注。然而，在将这些通用语言模型应用于从文本到SQL语义解析时，我们发现存在三个主要问题：无法准确识别话语中的列引用、无法通过单元格值推断出列提及以及难以编写复杂的SQL查询。
为解决这些问题，我们提出了一种新的预训练框架——生成增广预训练（GAP）。该方法利用生成模型来创建用于预训练的数据集，从而共同学习自然语言表达与表格模式的表示。我们的模型在200万个话语-模式对和3万组由生成模型产生的三元组数据上进行了训练。
实验结果表明，通过使用GAP框架进行预训练，可以显著改善文本到SQL语义解析器的表现。
5星
