©PaperWeekly 原创 · 作者 | 徐叶琛

单位 | 字节跳动

研究方向 | NLP语义理解、问答系统

自然语言处理语义解析子任务 Text2SQL 旨在将用户的自然语言转换为 SQL 序列，继而完成数据库查询工作，打破了人与结构化数据库之间的壁垒，具有广泛的研究&应用价值。

近日，微软亚洲研究院联合北航和西安交大，发布了全新跨领域多轮交互 Text2SQL 中文数据集 CHASE，相关论文已被 ACL 2021 接收。

本文从现有 Text2SQL 数据集、CHASE 主要特点、解决方案测评等角度来讲解这篇顶会论文。随同数据集发布的还有同名公开榜单。

论文标题：

CHASE: A Large-Scale and Pragmatic Chinese Dataset for Cross-Database Context-Dependent Text-to-SQL

论文链接：

https://xjtu-intsoft.github.io/chase/

Text2SQL任务和数据集

典型的 Text2SQL 任务是给定一张表格 ，用户输入自然语言问句 ，模型自动生成相应SQL序列 ，相当于对文本和结构化表格同时建模：。

▲ 任务示例

自从上世纪 90 年代提出该任务以来，Text2SQL 在 NLP 和数据库社区吸引了众多科研人员的关注，学术界和工业界相继发布了一些大规模数据集。从单领域、单轮到跨领域、多轮，任务难度逐渐提升。

▲ 现有的Text2SQL数据集

在实际场景，用户往往会围绕一个感兴趣的问题持续发问，直到从数据库中获得想要的信息。而以往的 Text2SQL 多轮数据集没有中文，仅有的英文数据集  Sparc [1] 和 CoSQL [2] 又包含了很多上下文独立的样本，且部分数据存在标注混乱。

CHASE简介

鉴于以上不足，微软亚洲研究院联合北航和西安交大，发布了最新的 Text2SQL 数据集 CHASE，它有以下特点：

1）跨领域，包含 280 个不同领域的数据库，且 train/dev/test 不重复；

2）大规模，包含 5459 个多轮问题组成的列表，一共 17940 个<query, SQL>二元组；

3）多轮交互，同一个列表的问题之间会有实体省略等交互现象，类似于 SParc 和 CoSQL；

4）中文数据集，问题和数据库表名、列名、其中的元素都是中文，相比之下，CSpider 只是将表名、列名字段翻译为中文。

5）标注信息丰富，除了 query 和 SQL，CHASE 额外标注了（1）上下文依赖关系，包括 Coreference 共指、Ellipsis 省略；（2）模式链接关系，对于 query 中提到的表名和列名信息进行了标记。

下图是 CHASE 中问题列表的实际例子。

用户的第一个输入“哪所大学培养了最多 MVP 球员”属于独立问题，没有可参考的上下文；紧接着第二个问题“状元呢”直接省略了主语“大学”，完整的问题应该是“哪所大学培养了最多状元”，模型需要结合历史信息才能生成正确 SQL。第三个问题同样类似。

完整的 CHASE 数据集由 CHASE-C 和 CHASE-T 两部分组成。

CHASE-C

CHASE-C 收集了百度去年发布的 DuSQL [3] 单轮中文数据集中的 120 个高质量数据库，包含了运动、教育、娱乐等 60 个子领域；并修复了其中的一些错误（例如重复列、缺少的外键约束等等）。

随后，作者安排了 12 位中国大学生从头开始标注具有上下文依赖的问题列表，以及上文介绍的两种依赖关系，

CHASE-T

CHASE-T 翻译自 Sparc 数据集公开的 train/dev 部分。作者让参与翻译的学生修改那些与上下或主题无关的 query 和 SQL，使问题序列更加连贯和自然。

在构建过程中，CHASE-T 发现并修复了 SParC 中 150 个不正确的 SQL 查询，并调整了 1470 个 SQL 查询，使最终的问题序列更加连贯。

下表统计了 CHASE 和其他多轮 Text2SQL 数据集的对比信息，可以发现 CHASE 规模最大，且标注信息最丰富。

现有 SOTA 模型效果评测

在实验部分，作者选取了 IGSQL [4]、RAT-SQL [5]、EditSQL [6] 3种当前  Text2SQL 领域的 SOTA 方法进行对比，采用问题匹配度 Question Match（QM） 和交互匹配度 Interaction Match（IM）两种评测指标。

最终得到了 4 个观察结论：

1）当前 CHASE 上最优模型 IGSQL 的 QM 仅为40.4%，相比之下 Sparc 和 CoSQL 上的最高 QM 分别是 60.1% 和 50.8%，表明 CHASE 对未来的研究提出了重大挑战；

2）SOTA 方法在 CHASE-C 上的 QM 和 IM 结果均低于 CHASE-T，证明从头创建的问题序列更具挑战性；

3）SOTA 方法在 CHASE-T 的表现要比 Sparc 差，原因来自两方面：（1）CHASE 修复了 Sparc 中的一些 badcase，使得前者更具挑战性；（2）现有方法只针对英文，在处理中文输入时可能表现的不那么稳定；

4）尽管 RAT-SQL 在 Sparc 和 CoSQL 上达到了 SOTA 性能，却在 CHASE 上远落后于 EditSQL 和 IGSQL，原因在于 RAT-SQL 采用了一种基于字符串匹配的方法来寻找数据库模式和 query 提及之间的联系；然而，当许多模式在问题中没有被准确提及时（例如涉及语义推理），这种方法就会陷入困境；CHASE 中的模式链接标注信息为未来解决这一问题提供了帮助。

▲ 实验对比

总结

CHASE 是最新的 Text2SQL 高质量多轮交互数据集，通过人工标注和 review 丰富了问题的多样性和凝聚力，贴近实际应用场景的同时增大了 Text2SQL 任务的难度。

现有的 SOTA 方法在 CHASE 公开榜单上最高 QM 准确率只有 43.7%，还有巨大的提升空间，对语义理解感兴趣的同学不妨来试试刷榜！

最后，我在 Github 上整理了一个 Text2SQL 资源仓库，包含数据集、解决方案、paper、落定应用等信息，可以帮助你快速了解 Text2SQL 领域的研究现状，链接：

https://github.com/yechens/NL2SQL

参考文献

[1] Tao Yu, Rui Zhang, et al. 2019b. SParC: Cross-domain semantic parsing in context. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the ACL, pages 4511–4523.

[2] Tao Yu, Rui Zhang, et al. 2019a. CoSQL: A conversational text-to-SQL challenge towards crossdomain natural language interfaces to databases. In Proceedings of the 2019 Conference on EMNLP and the 9th IJCNLP, pages 1962–1979.

[3] Lijie Wang, Ao Zhang, et al. 2020c. DuSQL: A large-scale and pragmatic Chinese text-to-SQL dataset. In Proceedings of the 2020 Conference on EMNLP, pages 6923–6935. Association for Computational Linguistics.

[4] Yitao Cai and Xiaojun Wan. 2020. IGSQL: Database schema interaction graph based neural model for context-dependent text-to-SQL generation. In Proceedings of the 2020 Conference on EMNLP) pages 6903–6912.

[5] Bailin Wang, Richard Shin, et al. 2020a. RATSQL: Relation-aware schema encoding and linking for text-to-SQL parsers. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the ACL, pages 7567–7578.

[6] Rui Zhang, Tao Yu, et al. 2019. Editing-based SQL query generation for cross-domain context-dependent questions. In Proceedings of the 2019 Conference on EMNLP and the 9th IJCNLP, pages 5338–5349.

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