La plupart des études existantes dans les tâches de transformation du texte en SQL ne nécessitent pas la génération de requêtes SQL complexes avec plusieurs clauses ou sous-requêtes, et ne généralisent pas à de nouvelles bases de données inconnues. Dans cet article, nous proposons SyntaxSQLNet, un réseau d'arbre syntaxique conçu pour aborder la tâche de transformation du texte en SQL complexe et inter-domaines. SyntaxSQLNet utilise un décodeur basé sur un arbre syntaxique spécifique à SQL, intégrant l'historique des chemins de génération SQL et des encodeurs d'attention aux colonnes sensibles aux tables. Nous évaluons SyntaxSQLNet sur la tâche Spider de transformation du texte en SQL, qui contient des bases de données à plusieurs tables et des requêtes SQL complexes avec plusieurs clauses SQL et des requêtes imbriquées. Nous utilisons une configuration de partitionnement des bases de données où les bases de données du jeu de test n'ont pas été vues lors de l'entraînement. Les résultats expérimentaux montrent que SyntaxSQLNet peut traiter un nombre significativement plus important d'exemples SQL complexes que les travaux précédents, surpassant le modèle précédemment considéré comme l'état de l'art de 7,3 % en termes de précision exacte. Nous montrons également que SyntaxSQLNet peut améliorer encore davantage les performances grâce à une méthode d'augmentation inter-domaines, ce qui entraîne une amélioration globale supplémentaire de 7,5 %, soit un gain total de 14,8 %. À notre connaissance, nous sommes les premiers à étudier cette tâche complexe et inter-domaines de transformation du texte en SQL.