示例 3（数据库感知序列化） 。继续示例2 ， 我们使用作为训练集 。不同的是 ， 我们要求模型学习如何使用索引来引用相应的表或列 。图8-(2)展示了测试结果 ， 模型首先输出 t0.c2 ， 然后自动翻译为数据库中的列名和表名： . 。根据比较结果 ， 我们可以看到数据库感知的序列化策略可以使模型从数据库中选择有效的表名和列名 ， 而不是直接从问题中复制单词 。
? 图 7
SQL 草图生成模块概述 。(a) PLM 用于在 SQL 草图学习后生成候选 、DFROM 和列表（第 4.1 节） 。(b) 问题感知对齐器用于根据细粒度问题语义进一步对和关键字候选者进行排名（第 4.2 节） 。top-1和关键字与 Dfrom 组合形成排序的 SQL候选集。

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