当前位置：首页 > news >正文

【Text2SQL】Spider 数据集

news 2026/2/9 0:17:55

论文：Spider: A Large-Scale Human-Labeled Dataset for Complex and Cross-Domain Semantic Parsing and Text-to-SQL Task

⭐⭐⭐⭐⭐

EMNLP 2018, arXiv:1809.08887

Dataset: spider

GitHub: github.com/taoyds/spider

一、论文速读

本文提出了 Text2SQL 方向的一个经典数据集 —— Spider 1.0，其难度远大于 WikiSQL，包含了 200 个数据库，覆盖了 138 个不同的领域，平均每个数据库由 27.6 个 columns 和 8.8 个外键，总共由 10,181 个 questions 以及 5,693 个对应的复杂 SQL 查询构成。

1.1 数据集的特点

数据集由 11 名计算机学生构建，在做数据标注时，确保了以下三个方面：

SQL 模式的覆盖：每个数据库的示例覆盖了常见的 SQL 模式，包含多列的 SELECT 和 aggregation、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、LIMIT、JOIN、UNION、LIKE 等等，且每个 table 都至少出现在一个 query 中。
SQL 一致性：有些 question 可能有多种 SQL 查询写法，该工作设计了标注协议，当存在多个等效 query 时，所有标注者都选择相同的 SQL 查询模式。
问题清晰化：不会创建模糊有歧义的问题，比如“最受欢迎”这种没有明确定义的问题；也没有需要数据库之外的常识才能回答的问题，因为这脱离了“语义解析”的训练目标。

标注工作可以借助 sqlite-web 来打开数据库并查看。

1.2 任务的定义

模型将被在不同的复杂 SQL、复杂数据库、复杂 domains 上被测试，要求模型能够对 question 理解语义，并对新的数据库有泛化能力。

任务不评估模型生成 value 的能力，因为这个 benchmark 侧重评估预测出正确的 SQL 结构和 columns，数据集中也被排除了需要常识推理和数学计算的 querys。

论文工作还对数据库的 table names 和 column names 做了清洗，让这些名字清晰且自成一体。比如将 stu id 转为 student id

二、评价指标

本论文给出了三个 metrics：Component Matching、Exact Matching 和 Execution Accuracy。

2.1 Component Matching

Component Matching 衡量的是 prediction 和 ground-truth SQL 的不同 component 的平均精确匹配效果。

SQL 中每个 keywords 视为一种 component，并将其分解为含有多个 sub-component 的 bag。比如 SELECT avg(col1), max(col2), min(col1) 被分解为一个 bag：(avg, min, col1), (max, col2)，然后查看 prediction 和 ground-truth SQL 的 bag 是否相同。

keywords 指的是包括所有不带 column name 和 operatiors 的 SQL 关键字，如 SELECT、WHERE 等。

被分解后，每一个 component 被分解为一个 bag，这个 bag 中的每一个元素对应一个 sub-component，这个 sub-component 也是被分解为一个 bag。

为了报告一个 model 在每个 component 上的整体表现，我们会计算每个 exact set matching 的 F1 score。

2.2 Exact Matching

Exact Matching 衡量的是两个 SQL 是否整体上等同。按照上一节的描述，只有当两个 SQL 在所有 component 上都精确匹配的情况下，这个样本预测才算做正确。

2.3 Execution Acc

Execution Acc 比较的两个 SQL 执行的结果集是否相同。

Exact Matching 可能会产生 false negative
Execution Acc 可能会产生 false positive

三、数据集示例

根据 SQL component 数量、conditions 等等，将 SQL queries 分成了四个难度：easy、medium、hard 和 extra hard。

下图展示了四个 level 的示例：

在这里插入图片描述

当时论文测试了已有的几个 Text2SQL 模型，也发现都没有表现很好，也说明了 Spider 数据集的难度较高。

四、实验结论

论文使用 SQLNet、TypeSQL 等模型测试了一波，发现以下整体的结论：

所有模型的整体表现都很低，说明 Spider 具有挑战性，尤其是 WHERE 子句的预测，因为 WHERE 子句更有可能有多个 columns 和 operators。
目前的模型在 test split 上拓展到新数据库时都表现较差，这说明 Spider 为模型泛化到新的数据库提出了挑战。
数据库的模式复杂性也会影响模型的性能，实验也发现，随着数据库的外键数量增多，表现也会下降。

五、代码

GitHub 首页中给出了 example 的格式，也给出了用于评估的脚本 evaluation.py。