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数据库中存储了海量的高价值数据,用户可以通过执行SQL与结构化数据直接进行交互,也可以通过设计好的交互界面进行交互。但SQL的使用难度限制了非技术用户,交互界面的设计也限制了使用的界限。通过自然语言直接与结构化数据进行交互,可以充分利用结构化数据的价值,为用户带来体验和效率的提升。
追一科技主攻深度学习和自然语言处理,致力于以业界最领先的AI解决方案、产品和服务为客户和用户创造价值,共创未来人类美好生活。我们希望通过NL2SQL赛题,拉近用户与结构化数据间的距离,实现人机交互体验升级。
深度学习框架: tensorflow, keras
Docker 镜像:
REPOSITORY | TAG | IMAGE ID |
---|---|---|
tensorflow/tensorflow | nightly-gpu-py3-jupyter | 6e60684e9aa4 |
CUDA 版本: 10.0.130
Python 依赖:
见 ./code/requirements.txt
通过该 sh 命令安装依赖
pip install -r ./code/requirements.txt
NL2SQL 场景需要预测的结果包含以下几个部分:
- - sel
- - agg
- - conds
- - [(col_id, cond_op, cond_val), ...]
训练将分为独立的两个任务进行。
sel
, agg
, cond_conn_op
以及 conds
当中的 col_id
, cond_op
目标进行训练。conds
中的 col_id
, cond_op
, cond_val
目标进行训练。在 ./code
目录下,执行
python task1.py train --model_dir ../model/
python task2.py train --model_dir ../model/
推断的时候,先执行 task1,再执行 task2
在 ./code
目录下,执行
python task1.py infer --model_weights ../model/task1.12-0.852.h5 --output_file ../submit/task1_output.json
python task2.py infer --model_weights ../model/task2.h5 --output_file ../submit/submit.json
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