【云驻共创】M-SQL,一种超强的多任务表示学习方法,你值得拥有

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启明 发表于 2021/09/18 20:32:18 2021/09/18
【摘要】 本篇文章将硬核讲解M-SQL:一种将自然语言转换为SQL语句的多任务表示学习方法的相关论文。 数据集整体介绍定义介绍国际惯例,先来一段定(bai)义(du)介(bai)绍(ke):Text to SQL,顾名思义,就是在给定数据库(或表)的前提下,根据用户的提问,产生SQL语句。其数学描述如下:令X表示用户的自然语言提问,D表示与提问相关的数据库(或表),Y表示其对应的SQL语句。 SQL语...

本篇文章将硬核讲解M-SQL:一种将自然语言转换为SQL语句的多任务表示学习方法的相关论文。

 

数据集整体介绍

定义介绍

国际惯例,先来一段定(bai)义(du)介(bai)绍(ke):Text to SQL,顾名思义,就是在给定数据库(或表)的前提下,根据用户的提问产生SQL语句数学描述如下:

X表示用户的自然语言提问,D表示与提问相关的数据库(或表),Y表示其对应的SQL语句。

 

SQL语句生成任务可以表述为:对于每一组独立的(X,D,Y),将(X,D)映射到对应的Y。

 

用一个大家熟悉的场景为例。假设我们有一张学生信息表,我们可以用自然语言提问大于18岁的学生都有谁模型需要返回一个与之相关的SQL语句,那么就是:

SELECT 姓名 FROM 学生信息 WHERE 年龄 > 18

 

场景分类

Text to SQL有很多种分类,其中一种是按问题分类

 

一种是上下文无关的(提问之间不存在关联):Spider

 

一种是上下文相关的(两个提问之间存在一定关联):SparC

 

上下文无关是指提问之间没有任何的关联,上下文相关是前后两个提问之间,存在一些指代关系或者说存在一定的关联。

 

同样,我们举一个简单的例子来说明:

 

提问1:有预约的医生ID是什么?

SELECT physician FROM appointment

 

提问2:他们的名字是什么?

SELECT T2.name FROM appointment AS T1 JOIN physician AS T2 ON T1.Physician = T2.EmpoyeeID

 

以上就是一个上下文相关的例子第一句的确定医生ID,第二句根据医生ID确定医生名字。

 

另一种是按领域分类单领域 or 多领域

 

如果所有的提问都是有关于航空方面的,这就是一个单领域的数据集而跨领域数据集,则是在训练集当中可能有很多种领域,在测试当中也有很多种领域,但是训练集中的领域和测试集中的领域不重合,这就要求我们的模型具有一定的泛化能力

 

第三种是按照数据库进行分类

 

单表数据库:WikiSQL,其提问只针对一个表,或者是它所针对数据库当中只有一个表

 

多表数据库:Spider,其提问针对的数据库当中有许多个表,它所产生的 SQL语句可能涉及到多个表之间的连接。

 

第四种种分类是按照标注类型进行分类

 

最终结果:WikiTableQuestion

 

SQL语句:WikiSQL、Spider

 

有一些数据集没有给出相关的SQL语句而是直接给出了一个结果以前面的例子为例大于18岁的学生都有谁输出有可能是给出SQL语句,也有可能是最终结果:把这些人名都给列出来,没有给出SQL语句,这其中涉及到弱监督学习”,本次不做具体讲解

 

TableQA 数据集

本次要讲解的论文所采用的是一个TableQA数据集,它也是一个单表数据就是每一个提问都只针对一个表进行提问TableQA和WikiSQL有有很多相似之处,但是也有一定的差异,如下图所示:

数据集

语种

数量

难易

Select字段数量

Where条件数量

Where条件操作

Value标准度

WikiSQL

英文

8w+

简单

1

以单个为主

AND

存在于数据库表中

TableQA

中文

5w+

较难

[1,2]

以多个为主

[AND, OR]

形式多样

论文概述

介绍完数据集之后,我们来对论文中所提出的模型进行一个简单的介绍。

 

首先思考这样一个问题通过自然语言生成SQL可以有什么方法?其实一个最简单的思路输入端是自然语言句子输出端是与之对应的SQL语句按照SQL语句按照一个token一个token进行生成

 

比如说我们前面那个例子,Encoder是“大于18岁的学生都有,输出SELECT name FROM XX Y条件

 

这个方法很简单,但是也伴随着一些问题SQL语句是结构化的查询语言,它是具备一定的结构的,这和一般的语言生成任务是有一定差别的

 

对于一般的语言生成任务来说,如果变更其中的一两个词,可能它的语义不会发生太大变化但是对于 SQL语句来说,如果某个词不一样了,那么其就可能就没有办法继续执行所以我们需要利用好SQL语句内部的一些语法信息,也就是结构信息按照它的结构来进行生,这就是论文当中所提出来的,按照 SQL的框架来进行生

 

M-SQL

因为TableQA数据集只针对单表,相当于From字句可以省略大体可以分成两个部分,一部分 Select句,一部分是 Where句。

 

其中Select的子句当中有两个部分一个是所选取的表的名称,另一个是聚合操作。比如说我们要求某一列的最大值最小值或者是对某一列进行求和,就需要聚合操作来进行。

 

对于Where子句这一部分,我们详细介绍一下:

 

$WOP:where 条件连接符(and /or / Null)

$COLUMN:数据库中的列名

$AGG:对选取列的操作(Null, AVG, MAX, MIN, COUNT, SUM)

$OP:where子句中的列值

 

根据对TableQA数据进行统计,限定select中最多出现2列、where中最多有3个条件:

SELECT ($AGG $COLUMN)*

WHERE $WOP ($COLUMN $OP $VALUE)*

 

M-SQL模型

 

 

模型大致可从下往上可以分成三块

 

Encoder:对输入进行一个编码采用了一个简单的bert模型版本是wwwm-ext。wwm意味着其使用的是一个全词覆盖的方式,而ext则扩充了它的训练集并使它的训练部署有所增加。

 

 

其输入部分包括:问题、列名。同样以前面“大于18岁的学生都有谁”为例,可以看到上图所示,T1至TL,后面跟着的是所提问的表当中所出现的每一列它的列名,比如说这个表当中可能有姓名学号或者年龄另外,bert输入不同的是 [XLS]去替换了[CLS]。

 

列表示:对于列的表示进行增强由于每一列当中它可能会多个token构成比如说,一列的名字叫姓名”,可能是两个字,这两个字分别有两个embeding,那么如何把这两个embeding给它合并成一个embeding作为列的表示呢?我们可以用前面的 XLS的表示来对列的表示进行增强,具体的做法如下:

 

先通过前面 XLS的表示,对这一列当中所有的token表示进行计算attention,attention计算出来之后再加上前面 XLS表示的 embeding这两个之就构成了这一列的增强的表示。

 

 

经过上述步骤之后,我们就得到了问题当中,每一个token的表示以及表格当中每一列的表示。

 

 

子模型:8个模型及对8个模型进行1个多任务的学习。

 

前面提到我们可以将SQL语句分割成不同的部分,然后每一部分分别进行生成,于是可以得出8个子任务,分别是

 

  • Select列数
  • Where列数和连接符
  • Select列
  • Select列操作
  • Where列
  • Where每列的运算
  • 值抽取
  • 值匹配

 

 

接下来我们对这8个子任务分别介绍一下它们的做法。

 

任务一:S-num:Select中出现的列数。[1、2](2分类)

 

首先是Select当中出现的列数对于TableQA数据集Select当中出现列数只可能是一列或者是两列,因此我们可以当做是一个二分类的问题利用 XLS embeding做线性变换,然后过sigmoid得到它的概率。

 

 

任务二:w-num-op:Where中的连接符和条件数。[null-1、and-1、or-1、and-2、or-2、and-3、or-3](7分类)

 

第二个任务是Where当中出现的连接和条件数所谓连接符”,指的是“And”还是“or”等;条件的个数,指的是Where当中所出现的“>”、“<”、“=”等等条件的个数。我们可以将他们分成了7个类别,“-”前面的就是连接符,“-”后面的这些就是条件的个数当然也可以把这两个任务进行分开,但是如果把这两个任务进行分开的话,效果与两个任务一起做相比,会大打折扣

 

那么总共是有7个类型,就可以看成是7分类的问题,因此还是 XLS表示过一个线性变换,然后再经过softmax,就可以得到这7个类别上概率分布

 

 

第三个和第四个子任务是Select字句和Where字句当中出现的列。我们前面已经预测了Select当中的例数,以及Where当中的例数,那么在这一部分我们分别预测每一例所出现的概率即可。

 

任务三:S-col:Select 中出现的列

 

Select中出现的列:利用我们之前每一列得到增强的表示,经过一个线性变换,再过一个softmax就可以得到这一列所出现的概率。

 

 

任务四:W-col:Where 条件中出现的列

 

Where条件当中出现的列:同样,利用不同的线性变化来进行得到这一列它所出现的概率

 

 

任务五:S-col-agg:Select 中出现的列的操作符

  • [Null, AVG, MAX, MIN, COUNT, SUM](6分类)

 

第五个任务Select当中出现的这些操作符,这些操作符也被称为是聚合操作比如说我们可以求这一列当中所有数据的最大值最小值或者求平均求和等等。

 

TableQA当中5种操作加上NULL一共是6种,我们可以将其看到是一个6分的问题。同样,我们对每一列的增强的表示做一个线性变换,然后再经过softmax就可以得到每一类的概率分布。

 

 

任务六:W-col-op:Where 条件中出现的列对应的条件运算符

  • [> / < / == / !=](4分类)

 

对于Where条件当中出现的这些运算也是一样这些运算符,包括这一类大于一个数或者小于一个数,或者是等于某个值,或者不等于某个值,一共是4类,我们可以看作是一个4分类的问题做法之前的Select当中的运算一致,也是给列的增强表示过一个线性映射再经过softmax得到4类的每一类的概率分布,从中的选取最大的作为这一列运算

 

 

最后两个子任务就是服务于条件值预测。同样以我们前面的例子为例18岁的学生都有”。最后的结果应该是Where条件当中有一个age > 18那么我们18应该怎样获得呢?作者就问题给它拆成了两个子任务:

 

任务七:从问题中抽取可能是值的短语

  • 使用0/1对问题中的Token进行标记(1表示值,0表示非值),每一组连续的

1标记的token作为一个整体

 

第一步就是从问题当中抽取出有可能是的短语比如说大于18的学生都有”这个问题,那么这个任务就是把18从问题当中进行抽出来。我们可以采用的方法是使用0和1对问题当中所出现的token进行标记,比如说大于18岁都有谁”中的“18”,我们就把它标记成1,然后其他所有的token就把它标注0,对于问题当中我们一个token的表述过一个线性变换,使用sigmoid的来预测它到底是1还是0

 

 

任务八:将抽取出的短语和Where中出现的列进行匹配

 

在任务七的基础上,我们需要将抽取出来的短语与where当中所出现的列进行匹配。

 

在前一个步骤,我们已经把18给它打上1的标签了,因此也生成了18”这个token序列。它是一个可能会出现在某一个条件当中的value,但是它会出现到哪一列之后,是这一步所要确定的事。

 

将取出来的短语与Where当中出现的进行匹配,如果短语当中它是多个token构成的,就把所有的token的text表示求一个平均。如下图,此公式相当于是对短语与where当中出现的列求一个相似度,然后再过一个sigmoid。前面这个u是一个可学习的参数,过一个sigmoid就可以得到短语与列是否匹配如果匹配就把短语作为列的值,比如说18就跟age匹配了,然后我们就可以age > 18。

 

 

Execution-Guided Decoding

我们已经对上述8个任务做了简单的介绍通过这8个子任务,我们就可以得到一条SQL语句,并且保证它是符合语法规则的。但是它所产生的SQL语句有可能还是不能被执行。

 

因为SQL语句的内部可能还存在一些限制条件

 

  • SELECT子句中如果出现string类型的列,则对应的操作不能是’sum’, ‘min’, ‘max’
  • WHERE子句中如果出现string类型的列,则对应的操作不能是‘<’, ‘>’
  • SELECT子句和WHERE子句中出现的列互不相同(分析数据集得知)

 

在这些限制下,我们可以采用Execution-Guided Decoding的方法decode的过程当中,去掉那些不能被执行的SQL语句,比如说SQL语句执行出来的结果是空,或者压根就不能被执行,从而被会报错,这些SQL语句我们就可以直接被抛弃,选取符合上述条件的概率最大的SQL语句

 

实验结果

接下来实验结果。

 

 

首先简单介绍一下所采用的评价指标,分别是LX、X还有MX。

 

LX,就是它的逻辑形式的准确率如果所生成的SQL语句和标准答案的SQL语句完全一致,那么上面这两个操作正确;如果有一点不一样,比如说“>”写错了,或者是这一列选错了,那么这个例子即错误。

 

X,就是它的执行结果的准确率。如果两条SQL语句,可能它的逻辑形式不一样这两个SQL可能存在一些差别,但它的执行结果是一致的,那么也算预测正确。

 

 MX,是前面LXX的一个平均它有两个模型,一个是单个模型,一个是集成模型(后面的Ens)。通过Ensemble对多次训练的结果进行集成,最终得到一个更好的结果。从图中我们可以看到比之前几种模型的结果都要好

 

因为之前的模型都是基于WikiSQL进行实现我们所采用的TableQAWikiSQL有一些不同,并且比WikiSQL要更难一些,所以之前的这些模型在TableQA对数据集上的效果并不是很好

 

子任务的性能

下图8个不同的子模型的性能做了对比

 

 

我们可以看到在每一个子模型上,它的效果都是非常不错的,现在经过Ensemble之后就可以达到更好的效果。

 

消融实验

在实验的最后一部分我们做了一系列的消融实验

 

 

从实验结果我们可以看出,使用BERT-wwm-ext的版本比 BERT-base效果要好,使用XLS作为前置CLS作为前置的效果。图中更下面部分是所使用的一些值的抽取的方法,以及一些值匹配的方法,我们在下面给大家作更详细的介绍

 

复现中的细节处理

接下来,我们将介绍在复现过程当中的一些细节处理。

 

首先是数据预处理的部分对于这个数据来说它的数据是不太规范的,有可能会出现以下情况(括号中表示歧义部分):

 

  • 数字:哪些城市上一周成交一手房超十五万平? (十五,15)
  • 年份:你知道10年的土地成交面积吗? (10年,2010)
  • 单位:哪些城市最近一周新盘库存超过5万套? (5万,50000)
  • 日期:哪个公司于18年12月28号成立? ( 18年12月28号,2018/12/28 )
  • 同义:你能帮我算算芒果这些剧的播放量之和是多少吗?(芒果,芒果TV)

 

前面几个问题,可以直接按照一定的规则来进行转换;而后面这些可以通过到数据库当中去找相关的品类词做一个替换。

 

值的抽取

值抽取这一部分的,我们尝试了很多种方法,比如说bert+crf的方法,bert+bilstm+crf,以及bert+半指针的方法最终所采用的还是0/1标记的方法,因为它的效果是最好的。

  • bert + crf,val_acc: 0.8785
  • bert + bilstm + crf,val_acc: 0.8801
  • bert + 半指针,val_acc: 0.8891
  • bert + 0/1 标记,val_acc: 0.8922

 

0/1的方式是如何实现的呢?我们以问题是青秀南城百货有限公司在哪?”为例来详细讲解一下。

 

query:青秀南城百货有限公司在哪?

bert_tokenizer:[‘[XLS]’, ‘青’, ‘秀’, ‘南’, ‘城’, ‘百’, ‘货’, ‘有’, ‘限’, ‘公’, ‘司’, ‘在’, ‘哪’, ‘?’, ‘[SEP]’]

value:青秀南城百货有限公司

tag:[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]

 

首先对此问题进行Tokenizer,然后得到token序列如果值“青秀南城百货有限公司”出现SQL语句中,就把这些token给标记1;对于其他的没有在SQL语句当中出现的,就标记成0。

细节处理

Value检索

由于在value抽取的时候抽取出来的value可能不太规范,或者是问题当中和数据库当中出现的不太一致。比如说下图中的人人”与“人人网”:

 

Query1:人人周涨跌幅是多少?

Value:人人

 

 

在这种情况下,我们就需要将 value SQL这一列当中出现的所有的值做一个检索,选出与最接近的一个词作为最终的 value。那么如果检索,我们可以选的方法也很多,比如rouge-L的匹配方式,以及几种机器学习的方法逻辑回归SVR以及贝叶斯。通过效果对比,我们可以发现,逻辑回归是最好的方式,其准确度是97%

 

Table-Column 信息增强:

 

最后一部分使用表的内容来对列的表示进行增强

 

 

 

如上图,比如说地区这一类,从中随机选取一个列值,比如说广西,我们这一列就表示地区, 广西这一个整体就作为这一列的一个表示,把它送到input端,然后再进一步的获得列的表示。通过这种方式对于进行增强,最终可以获得0.4的效果提升。

复现中的问题及建议

1、数据集不规范,建议抽取选取部分规范的数据进行训练和预测;

2、不要从0开始复现,可以基于现有的模型,参考现有的代码。

 

M-SQL:一种将自然语言转换为SQL语句的多任务表示学习方法

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