计算机软件及计算机应用论文_图神经网络在Tex

文章摘要:语义解析领域中的Text-to-SQL 任务对于实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型，诸如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果，然而无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联信息，丰富解析过程中的语义信息，从而提升多表SQL查询的准确率。文中提出一种自适应的图构建方式和图编码方式，在现有Text-to-SQL 模型中引入问句信息，通过对问句和数据库的拼接词向量进行卷积操作生成图网络初始化权重，对于同种类型下的不同数据库可实现统一训练。采用IRNet框架和关系扩充的方式进行整体模型设计，在当前开放的Text-to-SQL数据集Spider上进行验证。结果表明，该技术能够有效提升多表SQL语句生成的匹配准确率，同时算法对于图神经网络在Text-to-SQL领域的研究提供了重要的参考价值。

文章关键词:

论文分类号:TP183;TP311.13

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