CoSQL (Conversational Text-to-SQL Challenge) 数据集是由耶鲁大学在 EMNLP2019 提出的，旨在构建跨领域、通用数据库查询对话系统的数据集。

CoSQL 包含 3k+ 组对话，共计 10k+ 个标注过的 SQL 查询，内容横跨 200 个数据库，且不同组数据所用到的数据库没有交集，以考察模型的鲁棒性。数据集模拟了真实场景中的数据库查询，用户的询问可能有多轮，要求系统具备整合信息的能力。

CoSQL 包含 3 个任务：

• SQL-grounded dialogue state tracking：根据交互历史，转化成对应的 SQL 语句。
• Natural language response generation：以 SQL 语句和返回结果为基础，生成自然语言回答。
• User dialogue act prediction：对每个用户的提问，判断属于哪个 DB 用户标签。