耶鲁大学SParC数据集-上下文语义解析数据集

耶鲁大学SParC数据集-上下文语义解析数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：自然语言处理,语义解析,文本转SQL,数据集,上下文理解,数据库,机器学习,人工智能 数据概述： SParC（Semantic Parsing in Context）是一个用于跨领域上下文语义解析的数据集。它是Spider任务的上下文相关/多轮版本，Spider任务是一个复杂且跨领域的文本转SQL挑战。SParC包含4,298个连贯的问题序列（由14名耶鲁大学学生标注的12,000多个独特的独立问题，并附有SQL查询），这些问题序列来自用户与138个领域的200个复杂数据库的交互。

数据用途概述： 该数据集主要用于训练和评估上下文相关的语义解析模型，特别是文本转SQL模型。研究人员可以使用SParC来开发能够理解多轮对话和处理复杂上下文依赖关系的自然语言处理系统。该数据集的跨领域特性和对新数据库的泛化需求，使其成为测试模型在实际应用中性能的理想选择。此外，SParC也适用于自然语言处理领域的学术研究，例如，探索更高级的语义理解方法，提升AI在复杂任务中的表现。