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CRUSH4SQL：利用模式幻觉进行文本转 SQL 的集体检索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用基于关系感知自注意机制的统一框架，在 Spider 数据集上实现了 65.6％的性能，成为了新的最佳表现。
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关键要点
- 该研究使用基于关系感知自注意机制的统一框架。
- 解决了自然语言问题转换为 SQL 查询中的通用性问题。
- 包括编码数据库关系，建立数据库列和查询的链接，以及特征表示。
- 在 Spider 数据集上，框架的精确匹配准确度提高到 57.2%。
- 相较于最好的对手，绝对改进了 8.7%。
- 在 BERT 的支持下，实现了 65.6%的性能，成为新的最佳表现。
- 模型在数据库链接和对齐的理解方面得到了定性改善。
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