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
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TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区，每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其成长。/talk-info?id=719
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 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：
/abs/2205.06983
- 代码：
/LUMIA-Group/rasat
Talk·提问交流
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方式 ②
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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：
/JiexingQi
-The End-
关于TechBeat人工智能社区
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