Talk预告 | 上海交通大学亓杰星：将关系结构引入到Text-to-SQL任务的预训练模型中

 本期为TechBeat人工智能社区第445期线上Talk！

北京时间10月12日(周三)20:00，上海交通大学 信息与通信工程专业在读博士生——亓杰星的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “将关系结构引入到Text-to-SQL任务的预训练模型中”，届时将为大家讲解有关Text-to-SQL数据集介绍、两类主流方法介绍、RASAT模型介绍、模型框架、关系类型、关系传播、实验结果和消融实验。

Talk·信息

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主题：将关系结构引入到Text-to-SQL任务的预训练模型中

嘉宾：上海交通大学信息与通信工程专业在读博士生

亓杰星

时间：北京时间 10月12日 (周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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Text-to-SQL任务用于帮助非专业用户更加方便的访问关系型数据库，该领域目前的主流解决方案有两类：一类是借助图神经网络编码各种复杂的输入结构信息，使用基于AST树的解码器进行解码输出；另一类模型则使用大规模预训练语言模型来进行Seq2Seq方式的建模。这两类方法各有优缺点。本工作借助Relation-aware Self-attention模块来将两类方法进行融合，在目前主流的Text-to-SQL数据集Spider、SParC和CoSQL上取得了最先进的性能，该工作已被EMNLP 2022接收。

- 背景

- Text-to-SQL数据集介绍

- 两类主流方法介绍

- RASAT模型介绍

- 模型框架

- 关系类型

- 关系传播

- 实验结果

- 消融实验

- 致谢

Talk·预习资料

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- 论文：

https://arxiv.org/abs/2205.06983

- 代码：

https://github.com/LUMIA-Group/rasat

Talk·提问交流

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通过以下两种方式提问都将获得微信现金红包奖励哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call🤟和问题🙋，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

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方式 ②

在本文留言区直接提出你的问题！

Talk·嘉宾介绍

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亓杰星

上海交通大学信息与通信工程专业在读博士生

本科毕业于西安电子科技大学，保送至上海交通大学直接攻读博士研究生。担任COLING、EMNLP等顶级自然语言处理会议审稿人，主要研究方向为Text-to-SQL，本篇工作主要在林洲汉老师（hantek.github.io）指导下完成。

个人主页：

https://github.com/JiexingQi

-The End-

关于TechBeat人工智能社区

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