Spider-Realistic
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资源简介：
在论文“Structure-Grounded Pretraining for Text-to-SQL”中使用 Spider-Realistic 数据集进行评估。该数据集是基于 Spider 数据集的 dev 拆分创建的（来自 https://yale-lily.github.io/spider 的 2020-06-07 版本）。我们手动修改了原始问题以删除列名的明确提及，同时保持 SQL 查询不变，以更好地评估模型在对齐 NL 话语和 DB 模式方面的能力。有关更多详细信息，请查看我们的论文 https://arxiv.org/abs/2010.12773。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-09-01
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
Spider-Realistic是一个用于文本到SQL转换任务评估的数据集，基于Spider数据集的dev拆分创建，通过删除列名提及来增强模型评估。由微软和俄亥俄州立大学发布，相关研究发表于论文《Structure-grounded pretraining for text-to-SQL》。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
