标签:59.4% 本文 GENERATING NATURAL LANGUAGE 剪枝 semantic accuracy
Abstract
- 介绍Relational DB
本文Seq2SQL
方法: policy-based reinforcement learning
Task:... - 使用in-the-loop query执行来获取rewards
- 利用SQL的结构来剪枝空间
本文: 数据集: WikiSQL
规模80654个人工标注的问题,24241个表
实验: - 比最好的semantic parser更好
- improving execution accuracy from 35.9% to 59.4%
- logical form accuracy from 23.4% to 48.3%.
标签:59.4%,本文,GENERATING,NATURAL,LANGUAGE,剪枝,semantic,accuracy 来源: https://www.cnblogs.com/xuesu/p/15627254.html
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