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GPT-Based Text-to-SQL for Spatial Databases
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OA
AI
DOI：10.3390/ijgi14080288.png)
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摘要
En 中文
空间数据库的文本到SQL（Text-to-SQL）技术能够将自然语言问题翻译成对应的SQL查询，使非专家用户能够轻松访问空间数据，这已引起研究人员的广泛关注。先前的研究主要集中于基于规则的方法。然而，这些方法在处理复杂或未知的自然语言问题时存在局限性。尽管先进的机器学习模型可以被训练，但它们通常需要大规模的标注训练数据集，而空间数据库在这方面严重缺乏。近年来，生成式预训练变换器（GPT）模型在关系数据库的Text-to-SQL任务中展现出有前景的范式，其通过精心设计的提示（prompts）驱动。针对空间数据库数据集的严重匮乏问题，我们创建了一个公开可用的支持英语和中文的数据集。此外，我们提出了一种基于GPT的方法来构建空间数据库的提示（prompts），该方法将地理和空间数据库知识融入提示中，仅需少量训练样本（如1、3或5个示例）。大量实验表明，将地理和空间数据库知识融入提示能够提高空间数据库Text-to-SQL任务的准确性。我们提出的方法能够帮助非专家用户更轻松、便捷地访问空间数据库。
Keyword:
Text-to-SQL
spatial databases
generative pre-trained transformers
prompt engineering
geographic knowledge
期刊
IF:
6
论文数:
822
被引数:
1.4K
机构
引用论文
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