README.md

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license: cc-by-4.0
task_categories:
- text-generation
- question-answering
- table-question-answering
language:
- pt
tags:
- sql
- code
- nlp
- text2sql
- text-to-sql
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# Overview

Este dataset  é uma versão traduzida para o português do dataset `b-mc2/sql-create-context`,
que foi construído a partir dos datasets WikiSQL e Spider. Ele contém exemplos de perguntas
em português, instruções SQL CREATE TABLE e consultas SQL que respondem às perguntas
utilizando a instrução CREATE TABLE como contexto.

O principal objetivo deste dataset é ajudar modelos de linguagem natural  em português a gerar consultas
SQL precisas e contextualizadas, prevenindo a alucinação de nomes de colunas e tabelas, um
problema comum em datasets de texto para SQL. Ao fornecer apenas a instrução CREATE TABLE
como contexto, o dataset visa proporcionar uma melhor fundamentação para os modelos sem a
necessidade de fornecer linhas reais de dados, o que limita o uso de tokens e a exposição
a dados privados, sensíveis ou proprietários.

Detalhes do Dataset

- **Total de Exemplos:** 78.577
- **Colunas:**
  - `pergunta`: A pergunta em linguagem natural.
  - `contexto`: A instrução SQL CREATE TABLE que fornece o contexto necessário para responder à pergunta.
  - `resposta`: A consulta SQL que responde à pergunta utilizando o contexto fornecido.


# Processo de Tradução

As perguntas foram traduzidas para o português utilizando o modelo `facebook/nllb-200-distilled-1.3B`,
garantindo que as consultas em linguagem natural mantenham o mesmo significado e contexto das perguntas originais em inglês.


# Objetivo e Aplicações

Este dataset é ideal para o treinamento de modelos de linguagem natural para a geração de consultas SQL,
especialmente em cenários onde a precisão na nomeação de colunas e tabelas é crucial. Ele pode ser usado
para melhorar a performance de modelos em tarefas de texto-para-SQL, fornecendo um contexto claro e
evitando erros comuns de alucinação.

# Projetos originais
```
@misc{b-mc2_2023_sql-create-context,
  title   = {sql-create-context Dataset},
  author  = {b-mc2}, 
  year    = {2023},
  url     = {https://huggingface.co/datasets/b-mc2/sql-create-context},
  note    = {This dataset was created by modifying data from the following sources: \cite{zhongSeq2SQL2017, yu2018spider}.},
}
```


```
@article{zhongSeq2SQL2017,
  author  = {Victor Zhong and Caiming Xiong and Richard Socher},
  title   = {Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language using Reinforcement Learning},
  journal = {CoRR},
  volume  = {abs/1709.00103},
  year    = {2017}
}
```

```
@article{yu2018spider,
  title   = {Spider: A large-scale human-labeled dataset for complex and cross-domain semantic parsing and text-to-sql task},
  author  = {Yu, Tao and Zhang, Rui and Yang, Kai and Yasunaga, Michihiro and Wang, Dongxu and Li, Zifan and Ma, James and Li, Irene and Yao, Qingning and Roman, Shanelle and others},
  journal = {arXiv preprint arXiv:1809.08887},
  year    = {2018}
}
```