Improving Demonstration Diversity by Human-Free Fusing for Text-to-SQL

📄 arXiv: 2402.10663v3 📥 PDF

作者: Dingzirui Wang, Longxu Dou, Xuanliang Zhang, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-06-26)

💡 一句话要点

提出无人工干预融合方法以提升文本到SQL的演示多样性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到SQL 演示多样性 无人工干预 迭代融合 大型语言模型 自然语言处理 数据合成

📋 核心要点

  1. 现有的文本到SQL方法依赖人工标注的演示数据，面临多样性不足和标注成本高的问题。
  2. 本文提出了一种无人工干预的迭代融合方法，通过多次合成生成多样性更高的演示数据。
  3. 实验结果显示，该方法在多个主流数据集上分别提升了3.2%和5.0%的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

目前，基于大型语言模型（LLMs）的上下文学习方法已成为文本到SQL研究的主流。以往的研究主要集中在如何从人工标注的演示池中选择与用户问题相关的演示。然而，人工标注存在多样性不足和标注成本高的局限性。因此，本文探讨了如何衡量和改善文本到SQL演示的多样性。我们提出了一种衡量演示多样性的指标，并通过实验分析现有标注数据的不足。在此基础上，我们提出了迭代融合演示的方法（Fused），通过无人工干预的多次迭代合成构建高多样性的演示池，从而提高多样性并降低标注成本。我们的实验结果表明，该方法在多个主流数据集上实现了平均3.2%和5.0%的性能提升，验证了Fused的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本到SQL任务中演示数据多样性不足的问题。现有方法依赖人工标注，导致多样性受限且标注成本高昂。

核心思路：我们提出了一种无人工干预的迭代融合方法（Fused），通过多次合成演示数据来提高其多样性，从而减少对人工标注的依赖。

技术框架：该方法的整体架构包括数据收集、演示多样性评估和迭代融合三个主要模块。首先收集初始演示数据，然后评估其多样性，最后通过迭代融合生成新的演示数据。

关键创新：Fused方法的核心创新在于通过无人工干预的方式实现演示数据的多样性提升，与传统依赖人工标注的方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，我们设置了多样性评估指标，并采用了特定的合成策略以确保生成的演示数据具有较高的多样性和相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Fused方法在多个主流数据集上实现了平均3.2%和5.0%的性能提升，分别在有无人工标注的情况下均显示出显著的效果提升，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括数据库查询生成、智能问答系统和自然语言处理等领域。通过提升演示数据的多样性，能够显著提高文本到SQL系统的性能，降低人工标注的需求，从而在实际应用中具有重要的经济价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Currently, the in-context learning method based on large language models (LLMs) has become the mainstream of text-to-SQL research. Previous works have discussed how to select demonstrations related to the user question from a human-labeled demonstration pool. However, human labeling suffers from the limitations of insufficient diversity and high labeling overhead. Therefore, in this paper, we discuss how to measure and improve the diversity of the demonstrations for text-to-SQL. We present a metric to measure the diversity of the demonstrations and analyze the insufficient of the existing labeled data by experiments. Based on the above discovery, we propose fusing iteratively for demonstrations (Fused) to build a high-diversity demonstration pool through human-free multiple-iteration synthesis, improving diversity and lowering label cost. Our method achieves an average improvement of 3.2% and 5.0% with and without human labeling on several mainstream datasets, which proves the effectiveness of Fused.