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作者您好，看到处理细节7中你们用到了table-column信息增强，我想请问下SIM(content)值如何实现的？content的内容是什么？sim是一个计算相似度的函数还是一个你们训练好的模型？求解~

最近刚入门Text2NLP这一方向，感谢M-SQL提供的优秀思路，有几个问题希望请教

1. 个人理解，M-SQL中W-col-val这一子任务使用0-1标记出自然语言问题的BERT representation中所有所有属与条件值的位置。之后对这些被标记为1的位置取子序列，由W-val-match这一子任务对取出来的所有子序列进行打分。请问我对M-SQL中这两个子任务的理解是否准确？
2. 处理细节8中value抽取的val_acc是如何计算的?
3. 处理细节9的目的是否是为了根据DB的内容对从自然语言问题中抽取出的条件值进行修正?
4. 目前M-SQL有开源的计划吗？希望能够进一步地学习M-SQL的细节。

想要学习一下

The datasets is that the table corresponding to question is given.

But in real industrial application, we have 100+ tables for 1 new question.

Thank you!

真正落地的时候，给一个问题，会有100多张表候选，要先定位到表，才能生成SQL，这个有什么方法定位到表？

您好，请问M-SQL方案代码目前有开源吗？我最近对NL2SQL这方面挺感兴趣的，而作者团队在天池NL2SQL比赛中取得了优异成绩，恳请作者分享代码作为指导，帮助学习！非常感谢！
本人邮箱（2532825181qq.com），感谢<抱拳><抱拳>

您好 ，请问您的代码准备开源吗？或者您有找到X-SQL的代码吗？

非常感谢！

能否详细描述一下具体处理步骤，谢谢！

您好，请问您这边计划公开代码嘛

请问在bert编码后的Column representation 中您的模型有像x-sql模型类似添加一个empty吗，是否是最后一个hcmp, 如果不是hcmp的作用和意义是什么？还请您不吝赐教。