HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

أعطِ اهتمامًا أكبر للتاريخ: استراتيجية نمذجة السياق للتحويل التبادلي من النص إلى SQL

Yuntao Li Hanchu Zhang Yutian Li Sirui Wang Wei Wu Yan Zhang

الملخص

يهدف التحويل التفاعلي للنص إلى SQL إلى تحويل استفسارات اللغة الطبيعية متعددة الدورات إلى تمثيلات SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) المقابلة لها. إحدى أكثر المشكلات تشدّدًا في التحويل التفاعلي للنص إلى SQL هي نمذجة معاني الاستفسارات متعددة الدورات وجمع المعلومات المناسبة المطلوبة للاستفسار الحالي. تُظهر هذه الورقة أن نمذجة صريحة لتغيرات المعنى من خلال إضافة كل دور وتوحيد السياق بأكمله يمكن أن يؤدي إلى أداء أفضل في تحويل الاستفسارات التفاعلية إلى أوامر SQL. وبشكل خاص، نقترح مهامَّ نمذجة تفاعلية على مستويين: مستوى الدور ومستوى المحادثة ككل. تعمل هاتان المهمتان ببساطة كمهام تدريب مساعدة لتسهيل تحليل المعنى التفاعلي متعدد الدورات. أجرينا دراسات تجريبية وحققنا نتائج متفوقة على مستوى الأداء (SOTA) على مجموعة بيانات كبيرة النطاق للتحويل التفاعلي للنص إلى SQL في بيئة مفتوحة النطاق. تُظهر النتائج أن الآلية المقترحة تُحسّن بشكل ملحوظ أداء تحليل المعنى متعدد الدورات.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp