التفاعل مع قواعد البيانات العلائقية عبر اللغة الطبيعية يساعد المستخدمين من أي خلفية على الاستفسار والتحليل بسهولة عن كمية كبيرة من البيانات. يتطلب هذا نظامًا قادرًا على فهم أسئلة المستخدمين وتحويلها تلقائيًا إلى استعلامات SQL. في هذه الورقة، نقدم نهجًا جديدًا يُعرف باسم TypeSQL، والذي يعتبر هذه المشكلة كمهمة ملء فتحات (slot filling). بالإضافة إلى ذلك، يستخدم TypeSQL معلومات النوع لفهم الكيانات النادرة والأرقام في أسئلة اللغة الطبيعية بشكل أفضل. قمنا باختبار هذه الفكرة على مجموعة بيانات WikiSQL وأظهرنا تفوقًا بنسبة 5.5% على الحالة السابقة لأفضل ما تم الوصول إليه (state-of-the-art) وبوقت أقل بكثير. كما أظهرنا أن الوصول إلى محتوى قواعد البيانات يمكن أن يحسن الأداء بشكل كبير عندما تكون استعلامات المستخدمين غير صحيحة بشكل جيد. حقق TypeSQL دقةً بنسبة 82.6%，ما يمثل تحسينًا مطلقًا بنسبة 17.5% مقارنة بالنموذج السابق الحساس للمحتوى (content-sensitive model).