软件学报

作者：刘喜平，舒晴，何佳壕，万常选，刘德喜

单位：刘喜平，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001311,舒晴，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 330013;江西农业大学 软件学院, 江西 南昌 33001302,何佳壕，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001303,万常选，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001304,刘德喜，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001305

关键词：自然语言;数据库查询;SQL;text-to-SQL;语义解析;自然语言处理

基金：国家自然科学基金（62076112，61972184，61762042）；江西省自然科学基金（20192BAB207017）；江西省教育厅科技项目（GJJ190255，GJJ180234，GJJ190208）；江西省研究生创新专项（YC2021-B130）

数据库能够提供对大量数据的高效存储和访问，然而查询数据库需要掌握数据库查询语言SQL，对于普通用户而言存在一定的门槛.基于自然语言的数据库查询（即text-to-SQL）在最近几年受到了广泛的关注.对text-to-SQL问题的当前进展进行了系统的分析.首先介绍了问题背景，并对问题进行了描述；其次，重点分析了目前提出的text-to-SQL技术，包括基于流水线的方法、基于统计学习的方法，以及为多轮text-to-SQL而开发的技术，对每种方法都进行了深入的分析和总结.再次，进一步讨论了text-to-SQL所属的语义解析（semantic parsing）这一领域的研究.接着，总结了目前研究中广泛采用的数据集和评价指标，并从多个角度对主流模型进行了比较和分析.最后，总结了text-to-SQL任务面临的挑战，以及未来的研究方向.

来源：2022年第11期

《软件学报》期刊编辑部

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