Transqlate: Translating natural language sentences to sql queries using transformers
Transqlate: Zenginleştirilmiş doğal dil cümlelerini transformerler kullanarak sql sorgularına çevirmek
- Tez No: 761581
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Farklı uygulamalara ait organizasyonların sahip olduğu yapılandırılmış verilerin büyük bir kısmı tipik olarak İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemlerinde depolanır ve ilişkisel veritabanlarından istenen bilgileri çıkarmak için iyi bir Yapılandırılmış Dil Sorgusu (SQL) bilgisi gerekir. Veritabanlarında yer alan bilgilere erişmesi gereken sıradan kullanıcılar erişim için gerekli beceri ve bilgiye sahip değildirler. Ayrıca, bazı uzman kullanıcılar bile veritabanını oluşturan şematik yapıları yete-rince bilmedikleri durumda karmaşık SQL sorguları oluşturmayı zor bulabilirler. Bu durum sonucunda, son zamanlarda kullanıcılar tarafından doğal dilde formüle edilen sorguların, veritabanı sistemleri tarafından işlenecek SQL sorgularına çevrilmesi için önemli miktarda araştırma yapılmaktadır. Bu tezde, doğal dilden SQL'e çeviride kullanılacak bazı derin akıllı stratejiler sunuyoruz. Veritabanları için Doğal Dil Arayüzü (NLIDB) sistemlerini daha etkin duruma getirebilmek amacıyla yeni bir yöntem olan TranSQLate'i öneriyoruz. Stratejilerimizi Vanilla ve T5 dönüştürücü modellerine üç farklı şekilde uyguluyoruz. Zenginleştirilmiş girdilerle, zenginleştirilmemiş versiyonlara kıyasla çeviri doğruluğunda %16,7, SacreBLEU skorunda 6,5 puan ve n-gram hassasiyetinde 18 puana varan iyileşme elde ediyoruz. Önerdiğimiz yöntem, IMDB, scholar ve Yelp veri kümeleri üzerinde çeviri doğruluğu açısından, son teknoloji sistemler NALIR, TEMPLAR ve DBTagger'da kullanılan stratejilere üstünlük sağlamaktadır
Özet (Çeviri)
A large amount of the structured data owned by different enterprises is typically stored in Relational Database Management Systems, and a decent knowledge of Structured Language Query (SQL) is required to extract desired information from the relational databases. Many naive users need to access the information from databases, and they do not have the necessary skills or knowledge. Additionally, even some expert users might find it challenging to provide complex SQL queries when they do not know the schema underlying the database. To this end, a considerable amount of research has been conducted recently for the translation of queries formulated by users in a natural language to SQL queries to be processed by database systems. In this thesis, we provide some deep intelligent strategies to be used in natural language to SQL translation. We propose TranSQLate, a novel method to enrich the input sequences and provide more effective Natural Language Interface to Database (NLIDB) systems. We apply our strategies to the Vanilla transformer and T5 transformer models in three different ways. With enriched inputs, we achieve up to 16.7% improvement in translation accuracy, 6.5 points in SacreBLEU score, and 18 points in the n-gram precision, compared to not enriched versions. Our method surpasses the strategies used in the state-of-the-art systems NALIR, TEMPLAR, and DBTagger, in terms of translation accuracy over IMDB, scholar, and Yelp datasets.
Benzer Tezler
- İngilizce'den Türkçe'ye istatistiksel bilgisayarlı çeviri sistemlerinde alan uyarlaması ile başarının artırılması
Evaluation of domain adaptation approaches on English-to-Turkish statistical machine translation systems
EZGİ YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- A prototype English-Turkish statistical machine translation system
İngilizce-Türkçe istatistiksel bilgisayarlı çeviri sistemi prototipi
İLKNUR DURGAR EL-KAHLOUT
Doktora
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL OFLAZER
- Türkçe doğal dil metinlerinden python programlama dili kodu üretilmesi
Generation of python programming language code from Turkish natural language texts
AYŞEGÜL HATİPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Makine çevirilerinde sorun teşkil eden eş yazımlı kelimeleri bulunduran ifadeler için bir kural tabanlı çeviri modeli çalışması
A rule-based translation model for the phrases having homographs that cause difficulties in machine translation
NEVZAT ÇAPOĞLU
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAHYA ŞİRİN
- Yazılı Türkçe dilinden Türk işaret diline (tid) makine çevirisi sistemi
Text to sign language machine translation system for Turkish
CİHAT ERYİĞİT
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE