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TheThirty-FourthAAAIConferenceonArtificialIntelligence(AAAI-20)
Zero-ShotText-to-SQLLearningwithAuxiliaryTask
ShuaichenChang,1∗PengfeiLiu,2YunTang,3JingHuang,3XiaodongHe,3BowenZhou3
1TheOhioStateUniversity,2FudanUniversity,3JD.COMAIResearch
chang.1692@,pfliu14@,{yun.tang,jing.huang,xiaodong.he,bowen.zhou}@
Abstractglobaltableschema.Thisassumptionisusefulforsome
specificapplicationssuchasbookingflights(Dahletal.
Recentyearshaveseengreatsuccessintheuseofneural1994)andsearchingGEO(ZelleandMooney1996),but
seq2seqmodelsonthetext-to-SQLtask.However,littlework
notapplicabletomanyrealscenarioswhendifferentques-
haspaidattentiontohowthesemodelsgeneralizetorealistic
unseendata,whichnaturallyraisesaquestion:doesthisim-tionsinvolvequeryingondifferenttables.(Zhong,Xiong,
pressiveperformancesignifyaperfectgeneralizationmodel,andSocher2017)addressedthisproblemandgenerateda
oraretherestillsomelimitations?datasetcalledWikiSQL,whichisbyfarthelargesttext-to-
Inthispaper,wefirstdiagnosethebottleneckofthetext-to-SQLbenchmarkdataset.
SQLtaskbyprovidinganewtestbed,inwhichweobserveInWikiSQLmanytableshavedifferenttableschemasand
thatexistingmodelspresentpoorgeneralizationabilityoneachtablehasitsownlimitedlabeleddata.Onecommonap-
rarely-seendata.Theaboveanaly
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