rat sql下載 - rat sql源代碼下載

rat sql

其他源碼

1.0.0

下載

大鼠-SQL

該存儲庫包含ACL 2020紙的代碼“ RAT-SQL：與文本到SQL Parsers”的編碼和鏈接。

如果您在工作中使用RAT-SQL，請如下引用：

 @inproceedings { rat-sql ,
    title = " {RAT-SQL}: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-{SQL} Parsers " ,
    author = " Wang, Bailin and Shin, Richard and Liu, Xiaodong and Polozov, Oleksandr and Richardson, Matthew " ,
    booktitle = " Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics " ,
    month = jul,
    year = " 2020 " ,
    address = " Online " ,
    publisher = " Association for Computational Linguistics " ,
    pages = " 7567--7578 "
}

ChangElog

2020-08-14：

Docker映像現在從支持CUDA的基本圖像繼承。
澄清了圖像上的內存和數據集要求。
修復了該問題的問題未轉換為bert值鏈接的單詞件ID。

用法

步驟1：下載第三方數據集和依賴項

下載數據集：蜘蛛和Wikisql。如果蜘蛛，請確保下載08/03/2020版本或更新。在此項目之外的某個地方打開數據集，以創建以下目錄結構：

 /path/to/data
├── spider
│   ├── database
│   │   └── ...
│   ├── dev.json
│   ├── dev_gold.sql
│   ├── tables.json
│   ├── train_gold.sql
│   ├── train_others.json
│   └── train_spider.json
└── wikisql
    ├── dev.db
    ├── dev.jsonl
    ├── dev.tables.jsonl
    ├── test.db
    ├── test.jsonl
    ├── test.tables.jsonl
    ├── train.db
    ├── train.jsonl
    └── train.tables.jsonl

要使用WikisQL數據集，請將其評估腳本克隆到該項目中：

mkdir -p third_party
git clone https://github.com/salesforce/WikiSQL third_party/wikisql

步驟2：構建並運行Docker Image

我們提供了一個為您設置整個環境的Dockerfile 。它假設您將下載的數據集安裝在步驟1中，將其作為卷/mnt/data插入運行映像中。因此，RAT-SQL的環境設置為：

docker build -t ratsql .
docker run --rm -m4g -v /path/to/data:/mnt/data -it ratsql

請注意，圖像需要至少4 GB的RAM才能進行預處理。默認情況下，用於Mac的Docker桌面和Windows運行容器的Docker Desktop帶有2 GB的RAM。 -m4g開關覆蓋它；另外，您可以增加Docker桌面設置中的默認限制。

如果您希望在沒有Docker的情況下設置並運行代碼庫，請按照Dockerfile One中的步驟進行操作。請注意，此存儲庫需要3.7或更高的Python和JVM才能運行Stanford Corenlp。

步驟3：運行實驗

每個實驗在experiments中都有自己的配置文件。使用任何模型版本或數據集的管道是：

python run.py preprocess experiment_config_file  # Step 3a: preprocess the data
python run.py train experiment_config_file       # Step 3b: train a model
python run.py eval experiment_config_file        # Step 3b: evaluate the results

使用以下實驗配置文件重現我們的結果：