Common error types and representative examples in the EC2Seq2Sql framework.

Figshare2026-02-12 更新2026-04-28 收录

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Common error types and representative examples in the EC2Seq2Sql framework.

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2026-02-12

DuSQL

文本到SQL

自然语言处理

DuSQL数据集是一个面向跨领域文本到SQL任务的中文数据集，涵盖了200个数据库、813张表以及23,979对问题与SQL语句。该任务的核心重点在于实际应用，覆盖了164个不同的领域。问题的呈现形式包括匹配、计算和推理等常见类型，与现实应用中遇到的场景高度相似。

openi.pcl.ac.cn2020-11-01 更新1970

ramachetan22/sql-create-context-v2

文本到SQL

数据处理

`sql-create-context-v2`数据集是对原始WikiSQL和Spider数据集的增强，专注于文本到SQL任务，特别强调减少列名和表名的幻觉。此版本引入了JSONL格式以提高数据处理和迭代的效率，并采用结构化方法表示数据集条目中的SQL查询。关键增强包括数据集格式转换为JSON Lines (JSONL)和结构化查询表示。样本条目展示了数据集的结构，包括问题、上下文和SQL查询答案。

Hugging Face2024-02-25 更新290

DeepIQInc/bird_test_real_prompt_set

文本到SQL

自然语言处理

--- configs: - config_name: default data_files: - split: test path: data/test-* dataset_info: features: - name: question dtype: string - name: sql dtype: string - name: db_id

Hugging Face2024-05-07 更新110

aherntech/sparc

文本到SQL

跨语言语义分析

SParC是一个上下文依赖的多轮版本Spider任务1.0数据集，专门用于文本到SQL问题的聊天机器人测试集。该数据集包含4,298个连贯的问题序列（超过12,000个单独的问题，每个问题都标注了SQL查询），这些数据来源于用户与138个领域的200个复杂数据库的受控交互。SParC展示了复杂的上下文依赖、更大的语义多样性，并且由于其跨领域性质和在测试时未见过的数据库，需要泛化到未见过的领域。该数

Hugging Face2024-03-16 更新750

AmbiQT

文本到SQL

模糊评估

AmbiQT是由印度理工学院孟买分校开发的创新基准数据集，包含超过3000个示例，旨在评估文本到SQL转换模型在模糊性情况下的性能。每个文本查询可以解释为两个合理的SQL语句，由于词汇和/或结构模糊性。数据集通过结合ChatGPT基于同义词生成和规则基础扰动来生成，旨在解决现实数据库中由于重叠的架构名称和多个混淆的关系路径而经常涉及的模糊性问题。AmbiQT的应用领域包括数据库查询的自然语言接口，

arXiv2023-10-21 更新220

Common error types and representative examples in the EC2Seq2Sql framework.

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