Text-to-SQLとは、ユーザーの質問とデータベースが与えられた状況下で、その質問をSQLクエリに変換する問題である。本論文では、クロスドメインのデータベースに対応した複雑なText-to-SQLタスクを解決するためのニューラルネットワークアプローチ、RYANSQL（Recursively Yielding Annotation Network for SQL）を提案する。ネストされたSQLクエリを非ネスト型のSELECT文の集合に変換するため、Statement Position Code（SPC）を定義した。また、各SELECT文を対応するSPCに基づいて合成するためのスケッチベースのスロットフィリング手法を提案した。さらに、生成性能をさらに向上させるために2つの入力操作手法も提示した。RYANSQLは、挑戦的なSpiderベンチマークにおいて58.2%の精度を達成し、従来の最先端手法より3.2%pの向上を示した。執筆時点では、RYANSQLはSpiderリーダーボードで首位を維持している。