导语
上篇博客中，我们已经了解到Text2SQL任务的基本定义，本篇博客将对近年来该领域第一个大型数据集WikiSQL做简要介绍。
WikiSQL数据集概述
基本统计特性
WikiSQL数据集是一个多数据库、单表、单轮查询的Text-to-SQL数据集。它是Salesforce在2017年提出的大型标注NL2SQL数据集，也是目前规模最大的NL2SQL数据集。它包含了 24,241张表，80,645条自然语言问句及相应的SQL语句。
其问句形式分布统计如下：
相应的Question、Query（即Question对应的SQL语句）以及每一个SQL数据库表中的column数目的分布如下图所示：
特点
WikiSQL与其他的数据集对比如下图。可以看到，WIkiSQL是规模最大、schema覆盖最丰富的数据集。
WikiSQL每个数据库都只有一个table，因而无需考虑主键、外键的问题。同时，其预测的SQL语句形式比较简单，基本为一个SQL主句加上0-3个WHERE子句条件限制构成。
评价指标
主要评价指标有两个：
- 逻辑形式准确率（ A c c L F Acc_{LF} AccLF，即生成的SQL语句和Ground truth完全相同的比例）
- 执行准确率（ A c c E X Acc_{EX} AccEX，即生成的SQL语句执行结果与Ground truth执行结果完全相同的比例）
相关研究
目前该数据集的Leaderboard如下：
主要研究论文如下：
接下来，本文将简要介绍WikiSQL作者在该数据集上提出的baseline方法，Seq2SQL。
Seq2sql: Generating structured queries from natural language using reinforcement learning
这篇论文首先提出了WikiSQL数据集，然后利用改进的Pointer Network（这是一种改进的Seq2seq模型，后续我会再详细写一篇博客说明） + RL在上面达到了最好的结果。
Seq2SQL由三部分组成：
- Aggregation classifier（用于判断使用哪个聚合函数）
- SELECT column（用于判断输出的是哪一个column）
- WHERE clause(a pointer decoder)（用于输出WHERE子句）
模型采用序列化输入，其编码格式如下：
序列化输入 x x x被送入一个两层的Bi-LSTM以获取隐层表示。之后，该表示分别送入以上三个模块获得该模块的输出。
模型的整体架构如上图所示。在预测WHERE子句时，除了使用基本的Pointer Network之外，作者还引入了强化学习，以鼓励模型预测出更多的同义SQL语句。
由于正确的SQL语句不只是一种表达形式，因而作者提出使用RL来促使模型生成正确的SQL语句，其中WHERE子句的各个条件不一定与Ground Truth中的顺序相同。
最终，作者提出的模型和之前的一些baseline对比结果如下：
可以看到，强化学习的引入对最终表现的提升实际上并没有那么好，因而在WikiSQL以及后续Text2SQL任务的研究中，也很少看到强化学习的踪影。
WikiSQL的引入使得该领域研究热情点燃，尽管这篇论文被当年的ICLR所拒稿，但后续仍有不少研究follow了这一数据集，后面的文章中将为大家介绍几个该数据集上的主要研究方法。
