• CHASE：一个跨领域多轮交互text2sql中文数据集，包含5459个多轮问题组成的列表，一共17,940个<query, SQL>二元组，涉及280个不同领域的数据库。
• CoSQL：一个用于构建跨域对话文本到sql系统的语料库。它是Spider和SParC任务的对话版本，由30k+回合和10k+带注释的SQL查询组成，这些查询来自Wizard - of - Oz的3k个对话集合，查询了跨越138个领域的200个复杂数据库。
• SPARC：一个跨域上下文语义分析的数据集，是Spider任务的上下文交互版本。内容分为CHASE - C和CHASE - T两部分，CHASE - C从头标注实现，CHASE - T将Sparc从英文翻译为中文。相比以往数据集，CHASE大幅增加了hard类型的数据规模，减少了上下文独立样本的数据量，弥补了Text2SQL多轮交互任务中文数据集的空白。

将这三个数据集的数据处理嵌套到目的数据处理代码中，有以下作用：

• 丰富数据来源：使模型能够学习到不同类型、不同领域的文本与SQL的映射关系，从而提高模型对各种自然语言查询的理解和生成正确SQL语句的能力，提升模型的泛化性能。
• 支持多轮交互和上下文理解：这几个数据集都涉及到对话场景或上下文信息，有助于模型处理具有多轮交互和依赖上下文的自然语言查询，更好地理解用户的意图，特别是在复杂的查询场景下，能够根据之前的对话历史生成准确的SQL查询。
• 提升模型性能：通过融合多个数据集，可以让模型学习到更丰富的语义和语法模式，捕捉到不同数据集中的独特特征，从而优化模型的参数，提高模型在Text - to - SQL任务上的准确性和效率。

例如，在一个基于自然语言的数据库查询系统中，嵌套这些数据集的数据处理，可以让系统更好地理解用户输入的自然语言问题，无论是简单的单轮查询还是复杂的多轮对话式查询，都能更准确地将其转换为对应的SQL语句，以从数据库中获取正确的结果。