English(EN) EviLink: Multi-Path Schema Linking with Uncertainty-Guided Evidence Acquisition for Large-Scale Text-to-SQL

EviLink通过不确定性引导证据获取改进了文本到SQL的模式链接

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-29 04:00

研究人员开发了EviLink，一种用于文本到SQL系统的新型模式链接方法。该方法通过将模式链接重构为对多个潜在SQL路径的不确定性感知推理，解决了从大型数据库中识别相关模式上下文的挑战。EviLink区分了必需的模式元素和依赖于路径的元素，仅在需要时获取证据。在BIRD-Dev和Spider2-Snow数据集上的实验表明，EviLink在管理令牌成本的同时提高了模式的完整性和相关性，在Spider2-Snow上实现了90.15%的字段级严格召回率。 AI

影响通过改进模式链接，提高了文本到SQL系统的准确性和效率，可能带来更好的数据分析和查询生成。

排序理由这是一篇详细介绍文本到SQL系统新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Huawei Zheng, Sen Yang, Zhaorui Yang, Yuhui Zhang, Haozhe Feng, Haoxuan Li, Xuan Yi, Chao Hu, Defeng Xie, Chen Hou, Danqing Huang, Wei Chen, Yingcai Wu, Peng Chen, Dazhen Deng · 2026-05-29 04:00

EviLink: Multi-Path Schema Linking with Uncertainty-Guided Evidence Acquisition for Large-Scale Text-to-SQL

arXiv:2605.29670v1 Announce Type: cross Abstract: Schema linking is a difficult and important step in large-scale Text-to-SQL, where systems must identify a compact yet sufficient schema context from large and ambiguous databases. Existing methods often treat schema linking as de…

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