带复杂计算的金融领域自然语言查询的SQL生成

摘要

研究金融领域基于自然语言查询的结构化查询语言(SQL)生成问题(Text-to-SQL),构建一个金融领域Textto-SQL数据集,称为SOFT数据集.该数据集覆盖了金融领域的常见查询,具有鲜明的特点,并对Text-to-SQL提出了挑战.提出金融领域Text-to-SQL模型FinSQL,该模型优化了对金融领域复杂查询的支持.通过分析一类复杂计算查询(行计算查询)的特点,提出一种基于分治的方法,即先将一个行计算查询分解为若干个子查询,分别针对每个子查询生成SQL语句,再将子查询的SQL语句组合在一起得到原始查询的SQL语句.在SOFT数据集上进行验证,结果显示,本研究所提的方法在复杂查询上效果优于已有方法.特别地,所提出的模型FinSQL能够较好地支持行计算查询.