论文：Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language using Reinforcement Learning

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ICLR 2018

Dataset: github.com/salesforce/WikiSQL

Code：Seq2SQL 模型实现

一、论文速读

本文提出了 Text2SQL 方向的一个经典数据集 —— WikiSQL，同时提出了一个模型 Seq2SQL，用于把自然语言问句转为 SQL。

WikiSQL 数据集中的 SQL 形式较为简单，不包括排序（order by）、分组（group by）、子查询等其他复杂操作。根据这种简单的形式，本文的 Seq2SQL 模型针对一个 table 和一个 question，预测出 SELECT 部分、Aggregation 部分和 WHERE 部分，并将其构造成一个 SQL 语句。下图展示了一个示例：

Seq2SQL 基于 Augmented Pointer Network 来实现，下面先介绍一下这个网络结构，然后再介绍基于此来实现 Seq2SQL 模型。

二、Augmented Pointer Network（增广指针网络）

Augmented Pointer Network 能够从输入序列中选择 token 并逐个 token 生成输出序列。

对于一个 example，输入序列 $x$ 是由"table 的列名"、“SQL 词汇表”、"question"三者用特殊分隔符拼接起来的序列：

比如在前面图片的示例中，列名 token 包括 “Pick”、“#”、“CFL” 等等组成，question token 包括 “How”、“many”、“CFL” 等等，SQL 词汇表包括 “SELECT”、“WHERE”、“COUNT”、“MIN” 等等。

这个网络首先对 input sequence $x$ 做 word embedding，然后输入给两层的 Bi-LSTM 做编码得到 $h^{enc}$，其中 input 的第 i 个 token 的编码是 $h_t^{enc}$，这样每个 token 经过编码都变成了一个 vector。

解码器部分使用双层的单向 LSTM，每一步生成一个 token。具体生成方式是：使用上一步生成的 token $y_{s-1}$ 作为输入，输出一个 state $g_s$，然后拿 $g_s$ 与 input sequence 的每个位置 t 的 $h_t$ 做计算得到一个标量的注意力分数 ${\alpha }_{s,t}^{ptr}$，选择分数最高的对应的输入 token 作为生成的下一个 token。其中注意力分数的计算公式如下：

三、Seq2SQL 模型

虽然可以直接训练 Augmented Pointer Network 让他生成 SQL 序列作为结果，但是这没有利用 SQL 本身固有的结构。本论文固定 SQL 的结构由三部分组成：SELECT、WHERE 和 Aggregation，并训练三个组件来分别生成这三部分：

3.1 Aggregation Classifier

他就是一个 classifier，最终输出一个 softmax 计算后的分布，从 NULL、MAX、MIN、COUNT、SUM、AVG 中做分类，NULL 表示没有 aggregation 操作。其 loss $L^{agg}$ 使用 cross entropy 来计算。

比如，“How many” 类型的 question 往往被分类为 COUNT。

3.2 SELECT column prediction

SELECT column prediction 是一个匹配问题，这里使用指针网络的思想来解决：输入列名序列和 question 的拼接，输出与 question 最匹配的一个 column。

首先使用 LSTM 对每一列进行编码，column $j$ 对应一个 vector $e_j^c$，然后对 input $x$ 编码出一个 vector ${\kappa }^{sel}$，然后使用 MLP，计算 input representation ${\kappa }^{sel}$ 与每一个 column j 的分数 ${\alpha }_j^{sel}$，之后使用 softmax 对分数进行归一化：

• 训练时，使用交叉熵损失 $L^{sel}$ 来训练该模块
• 预测时，选分数最大的 column 作为预测结果

对于输入 $x$ 编码为 input representation 和计算分数的详细信息可以参考论文和代码实现

3.3 WHERE Clause

这里使用类似于 Augmented Pointer Network 的 pointer decoder 来训练这一模块。但是使用 cross entropy 有一个限制：两个 WHERE 条件可以被交换并产生相同结果。但两个顺序不同的 WHERE 会被 cross entropy 错误地惩罚，比如 year>18 and male=1 和 male=1 and year>18 是等价的，但由于 cross entropy 是精确匹配 tokens，导致这个结果会被计算损失。

这里使用强化学习（RL）来训练，$q(y)$ 是生成的查询，$q_g$ 是真实查询，奖励函数的定义如下：

并根据此奖励函数计算出 loss $L^{whe}$。

3.4 Seq2SQL 的训练

设置一个混合损失函数 $L=L^{agg}+L^{sel}+L^{whe}$，并使用梯度下降来最小化该 loss 从而训练模型。

四、WikiSQL 数据集

该文更重要的一个贡献是提供了一个 WikiSQL 数据集，包含 80654 条样本和 24241 个 schema。这些数据被随机划分为 train、dev 和 test 三个 split。

下面是一个 example：

解释如下：

• phase: the phase in which the dataset was collected. We collected WikiSQL in two phases.
• question: the natural language question written by the worker.
• table_id: the ID of the table to which this question is addressed.
• sql: the SQL query corresponding to the question. This has the following subfields:
  • sel: the numerical index of the column that is being selected. You can find the actual column from the table.
  • agg: the numerical index of the aggregation operator that is being used. You can find the actual operator from Query.agg_ops in lib/query.py.
  • conds: a list of triplets (column_index, operator_index, condition) where:
    • column_index: the numerical index of the condition column that is being used. You can find the actual column from the table.
    • operator_index: the numerical index of the condition operator that is being used. You can find the actual operator from Query.cond_ops in lib/query.py.
    • condition: the comparison value for the condition, in either string or float type.

同时还给出了每个 table 的 schema 和数据部分。

五、评估指标

• $N$：数据集的样本总数
• $N_{ex}$：运行生成的 SQL 后，得到正确结果的样本数
• $N_{lf}$：生成的 SQL 与 ground-truth SQL 字符串完全精确匹配的样本数

由此提出两个指标：

• $AC{C}_{ex}=N_{ex}/N$：执行精度指标，如果生成的 SQL 与 ground-truth SQL 的执行结果相同，那就算作正确。存在一个缺点：如果构造一个错误的 SQL 但执行结果正确，依然被算作正确
• $AC{C}_{lf}=N_{lf}/N$：逻辑形式的精确指标，如果生成的 SQL 与 ground-truth SQL 完全匹配，才被算作正确。存在一个缺点：两个等价但写法不同的 SQL 会被算作错误

六、总结

这篇论文给出了一个 WikiSQL 数据集，并提出了 Text2SQL 的一个解决方案以及评价指标。

但是很明显，该方案存在不少缺点，之后的方案会继续改进。