计算机工程

作者：曹渝昆, 王天浩, 李云峰, 陈明, 李晶晶, 刘元旻

单位：1. 上海电力大学计算机科学与技术学院, 上海 2013062. 中国商飞上海航空工业(集团)有限公司信息中心, 上海 201203

关键词：语义解析,预训练模型,异构图神经网络,空间门控单元,适配器

基金：国家自然科学基金(61802249)

Text-to-SQL语义解析任务旨在将自然语言问题转化为可执行的SQL语句。近年来, 许多研究将预训练模型等方法应用到该任务中, 并取得了一定的进展。然而, 现有的预训练模型没有针对Text-to-SQL任务进行重新训练, 不能很好地适应任务的场景语义特征信息, 从而影响模型的解析性能。同时, 许多方法还容易忽略自然语言问题与数据库模式间的关系, 造成解析过程中语义模糊的问题。为解决这些问题, 提出一种新的RGA-T5模型来完成Text-to-SQL语义解析任务。该模型在预训练模型T5中引入了关系感知异构图神经网络(HGNN), 将输入的实体与关系构建为异构图上的节点, 并通过应用图神经网络(GNN)实现模型对输入序列的语义关系感知。同时, 还提出空间门控适配器, 对其参数进行训练实现对预训练模型的微调, 使模型能够针对该任务适应不同场景下的语义特征信息, 减少无关信息的引入。实验结果表明, 该模型在Spider数据集上相较于其他先进的Text-to-SQL解析方法取得了一定程度的性能提升, 验证了所提方法的有效性。

来源：2025年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2025年第9期