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ARCS：面向精确Text-to-SQL的结构化消歧基准
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AI 综述
研究者提出结构化消歧范式，用显式、受约束的交互替代自由对话，以解决 Text-to-SQL 用户问题中的歧义，并构建基准 ARCS（Ambiguity Resolution Corpus for SQL），覆盖真实数据库上的自然无约束歧义及完整标注。实验显示 gpt-6-sol 端到端执行准确率仅 51%，开源模型均未超过 27%。该基准为 arXiv:2610.09396 [cs.CL]。
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最新进展10月8日 12:00
研究者提出结构化消歧范式并构建基准ARCS，gpt-6-sol端到端执行准确率仅51%。报道时间线
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10月8日
- arXiv · Computation and LanguageARCS：通过结构化消歧实现精准 Text-to-SQL
研究者提出结构化消歧范式，用显式、受约束的交互替代自由对话来解决 Text-to-SQL 用户问题中的歧义，并构建基准 ARCS（Ambiguity Resolution Corpus for SQL），覆盖真实数据库上的自然无约束歧义及完整标注。实验显示 gpt-6-sol 端到端执行准确率仅 51%，开源模型均未超过 27%。该基准为 arXiv:2610.09396 [cs.CL]。
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