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dc.contributor.advisorBARBOSA, Luciano de Andrade-
dc.contributor.authorEVANGELISTA, Gabriel de Melo-
dc.date.accessioned2023-10-09T13:22:58Z-
dc.date.available2023-10-09T13:22:58Z-
dc.date.issued2023-09-25-
dc.date.submitted2023-10-02-
dc.identifier.citationEVANGELISTA, Gabriel de Melo. Uso de LLM Open Source na tradução de linguagem natural para SQL. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52701-
dc.description.abstractModelos de linguagem recentes têm demonstrado uma grande capacidade de entender e gerar texto em linguagem natural. Além disso, com a florescente quantidade de dados armazenados em bases relacionais, é crescente o número de consultas e acessos a esses dados. Porém, muitos usuários não estão aptos a consultar os dados na linguagem apropriada, o Structured Query Language (SQL). Portanto, neste Trabalho de Graduação, de posse do conjunto de dados Spider ([29]), o primeiro conjunto de dados de análise semântica complexa e interdomínio de text-to-SQL, propomos explorar o potencial dos large language models de código aberto na tradução de linguagem natural para SQL (text-to-SQL) a fim de democratizar o acesso aos dados.pt_BR
dc.format.extent56p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectLinguagem Naturalpt_BR
dc.subjectModelo de Linguagempt_BR
dc.subjectGeração de Textopt_BR
dc.subjectAjuste Fino Supervisionadopt_BR
dc.subjectGeração de Consulta SQLpt_BR
dc.titleUso de LLM Open Source na tradução de linguagem natural para SQLpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7113249247656195pt_BR
dc.description.abstractxRecent advances in language models have demonstrated a significant ability to understand and generate text in natural language. Furthermore, with the burgeoning amount of data stored in relational databases, the number of queries and accesses to this data is on the rise. However, many users are not proficient in querying data using the appropriate language, Structured Query Language (SQL). Therefore, in this undergraduate thesis, utilizing the Spider dataset ([29]), the first dataset for complex cross-domain semantic analysis of text-to-SQL, we propose to explore the potential of open-source large language models in translating natural language into SQL (text-to-SQL) with the aim of democratizing data access.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terrapt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
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