يُعدّ تحويل النص إلى SQL مشكلة تتمثل في تحويل سؤال المستخدم إلى استعلام SQL، عند توفر السؤال والقاعدة البيانات. في هذه الورقة البحثية، نقدّم نموذجًا شبكيًا عصبيًا يُسمّى RYANSQL (الشبكة العصبية المُنتجة تكراريًا للتعليقات الخاصة بـ SQL) لحل مهام تحويل النص إلى SQL المعقدة في قواعد بيانات متعددة المجالات. تم تعريف ما يُسمّى "رمز موقع الجملة" (SPC) لتحويل استعلامات SQL المتداخلة إلى مجموعة من جمل SELECT غير متداخلة؛ كما تم اقتراح نهج مبني على المخطط (sketch-based) لتعبئة الحقول بهدف توليد كل جملة SELECT وفقًا لرمز SPC المقابل لها. بالإضافة إلى ذلك، تم عرض طريقتين لمعالجة المدخلات لتحسين أداء التوليد بشكل أكبر. وقد حقق نموذج RYANSQL دقة بلغت 58.2% على معيار Spider الصعب، وهو ما يمثل تحسنًا بنسبة 3.2 نقطة مئوية مقارنة بأفضل النماذج السابقة. وفي وقت كتابة هذه الورقة، يحتل نموذج RYANSQL المركز الأول على لوحة التصنيف الخاصة بـ Spider.