Transqlate: Translating natural language sentences to sql queries using transformers

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