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Text-to-SQL 任务是在给定相应的数据库模式时，将自然语言问题转换为SQL查询语句，这在学术界和工业界都有重要的应用。过去的方法通常以节点为中心，利用参数矩阵对不同类型的边建模，这些方法忽略了边与边之间的结构信息，且无法区分每个节点的局部和非局部关系。本期论坛我们邀请到了来自上海交通大学的曹瑞升同学，他提出的线图增强模型有效解决了此任务中棘手的异构图编码问题。
讲者介绍
曹瑞升：上海交通大学计算机博士在读，主要研究方向为自然语言理解中的语义解析，目前已在ACL会议和TASLP期刊累计发表4篇文章。
报告题目：混合局部和全局关系的线图增强文本转SQL模型
报告摘要：该工作旨在解决文本转SQL任务中棘手的异构图编码问题。为此，我们提出了线图增强模型(Line Graph Enhanced Text-to-SQL, LGESQL)来挖掘潜在的关系特征，而且不需要显示地构造元路径。利用线图，信息不仅通过节点之间的连接传播，还能通过有向边之间的拓扑结构传播。同时，节点间的局部和非局部关系在图迭代更新时被区分地整合到一起。在跨域基准数据集Spider上，在不同词向量的设定下，我们都取得了榜单第一名，进一步地验证了该模型的有效性。
论文标题：LGESQL: Line Graph Enhanced Text-to-SQL Model with Mixed Local and Non-Local Relations
分享亮点：
- 本文针对异构图编码问题，利用线图显式地对边的特征迭代更新；
- 模型中显式地区分节点之间的局部和非局部关系，并且有效地整合到一起。
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