text to sql 数据集
时间: 2023-10-07 11:08:43 浏览: 81
Text-to-SQL 数据集是一种用于自然语言到 SQL 查询的转换的数据集,用于训练和评估文本到 SQL 的自然语言处理模型。这些数据集通常包括自然语言问题和相应的 SQL 查询,用于查询关系型数据库中的表格和数据。目前,公共可用的 Text-to-SQL 数据集包括 WikiSQL、Spider、SParC 等。
相关问题
text to sql 开源
Text to SQL 是一种技术,主要用于将自然语言文本转换为结构化查询语言(SQL)的方式。通过将文本中的自然语言描述转换为计算机可以理解的SQL查询语句,可以实现更高效和准确的数据库查询。目前有许多开源的Text to SQL工具可供使用。
其中一个知名的开源Text to SQL工具是Facebook开发的ParlAI。ParlAI是一个开源的对话研究平台,其中包括了用于处理Text to SQL任务的工具。它提供了一套强大的机器学习模型和数据集,用于训练和评估Text to SQL模型。ParlAI的开源性使得其可以被用于学术界和工业界的研究和开发。
另一个开源Text to SQL工具是Stanford NLP Group开发的Seq2SQL。Seq2SQL是一个基于神经网络的模型,用于将自然语言问题转换为SQL查询语句。它基于自然语言推理技术和序列到序列模型,经过训练可以实现高质量的Text to SQL转换。
此外,还有一些其他开源的Text to SQL工具和框架可供选择,例如ThaddeusDB、Detext等。这些工具提供了不同的方法和技术来处理Text to SQL任务,开发者可以根据自己的需求选择适合的工具。
总之,Text to SQL开源工具的出现极大地促进了文本与结构化查询语言之间的转换。这些工具为开发者提供了实现高效、准确的Text to SQL转换的工具和资源,推动了自然语言处理领域的发展。
TAR: SQL Guided Pre-Training for Context-dependent Text-to-SQL Parsing 怎么训练数据,给出示例代码
以下是一个例子,展示如何使用TAR:SQL Guided Pre-Training来训练数据:
1.准备数据
首先,需要准备一个包含自然语言问题和对应的SQL查询的数据集。例如,以下是一个简单的数据集:
| Question | SQL Query |
| -------- | --------- |
| What is the name of the employee with ID 123? | SELECT name FROM employees WHERE id=123 |
| How much did the company earn in 2020? | SELECT SUM(revenue) FROM sales WHERE year=2020 |
| Show me the customers who have made at least 3 purchases. | SELECT customer_name FROM sales GROUP BY customer_name HAVING COUNT(*)>=3 |
2.预处理数据
接下来,需要使用TAR:SQL Guided Pre-Training的预处理工具对数据进行处理。以下是一个示例代码:
```
from transformers import AutoTokenizer
from tar.preprocessing import SQLDatasetProcessor
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
processor = SQLDatasetProcessor(tokenizer=tokenizer)
train_data = processor.process(file_path='train_data.csv')
dev_data = processor.process(file_path='dev_data.csv')
```
其中,`train_data.csv`和`dev_data.csv`是包含问题和SQL查询的数据集文件。
3.训练模型
接下来,可以使用TAR:SQL Guided Pre-Training来训练模型。以下是一个示例代码:
```
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, TrainingArguments, Trainer
from tar.configs import SQLConfig
from tar.tasks import SQLTask
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
config = SQLConfig.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
task = SQLTask(model=model, config=config)
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
evaluation_strategy='steps',
eval_steps=100,
save_total_limit=10,
learning_rate=1e-4,
per_device_train_batch_size=2,
per_device_eval_batch_size=2,
num_train_epochs=10,
weight_decay=0.01,
push_to_hub=False,
)
trainer = Trainer(
model=task,
args=training_args,
train_dataset=train_data,
eval_dataset=dev_data,
)
trainer.train()
```
此代码将使用TAR:SQL Guided Pre-Training来训练模型,使用训练数据集`train_data`和开发数据集`dev_data`。其中,`TrainingArguments`是训练参数,可以根据需要进行修改。
4.使用模型
最后,可以使用训练好的模型来进行文本到SQL查询的转换。以下是一个示例代码:
```
from transformers import AutoTokenizer
from tar.tasks import SQLTask
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/TAR-1.0-SQL-GPT2')
model = SQLTask.from_pretrained('results/checkpoint-1000')
text = 'What is the name of the employee with ID 123?'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs['input_ids'])
sql_query = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(sql_query)
```
此代码将使用训练好的模型`model`,将自然语言问题`text`转换为对应的SQL查询。结果将打印出来。