Marchanjo/spider-en-pt-es-fr

mRAT-SQL-FIT是一个多语言SQL翻译器，通过数据库模式修剪技术改进自注意力机制，支持英语、葡萄牙语、西班牙语和法语，提高了翻译准确性。mRAT-SQL+GAP则专注于葡萄牙语的文本到SQL转换，使用多语言BART模型，结合英语和葡萄牙语数据集进行训练，提高了非英语语言的翻译性能。

原始信息汇总

mRAT-SQL-FIT

多语言SQL转换器与数据库模式剪枝以改进自注意力机制

Marcelo Archanjo Jose, Fabio Gagliardi Cozman

在变压器背景下，长文本序列具有挑战性，因为自注意力机制导致内存二次增加。这一问题直接影响自然语言到SQL查询的转换（通常将问题和数据库模式连接作为输入）。我们提出了一种训练过程，通过数据库模式剪枝（移除对查询无用的表和列名）来处理长文本序列，最多可达512个输入令牌。此外，我们采用多语言方法，使用mT5-large模型在四种语言（英语、葡萄牙语、西班牙语和法语）上同时进行数据增强的Spider数据集微调。我们提出的技术使用Spider数据集，在验证数据集（Dev）上将精确集合匹配准确率从0.718提高到0.736。源代码、评估和检查点可在mRAT-SQL获取。

mRAT-SQL+GAP

葡萄牙语文本到SQL转换器

Marcelo Archanjo José, Fabio Gagliardi Cozman

自然语言问题到SQL查询的转换引起了越来越多的关注，特别是在与变压器和类似语言模型相关的领域。许多技术针对英语语言；在这项工作中，我们研究了当输入问题以葡萄牙语给出时的SQL转换。为此，我们适当地调整了最先进的工具和资源。我们依赖于多语言BART模型（报告了其他语言模型的测试），并制作了Spider数据集的翻译版本。我们的实验揭示了当目标是非英语语言时出现的有趣现象；特别是，即使只希望针对单一目标语言，使用原始和翻译的训练数据集一起训练效果更好。这个多语言BART模型使用双倍大小的训练数据集（英语和葡萄牙语）进行微调，对葡萄牙语测试数据集的推理达到了基线的83%。这一研究可以帮助其他研究人员在非英语语言中产生机器学习结果。我们的多语言就绪版本的RAT-SQL+GAP和数据可在mRAT-SQL获取。