问题一：除了模型预训练，还有哪些方法可以增强Text-to-SQL模型的鲁棒性？
除了模型预训练，还有哪些方法可以增强Text-to-SQL模型的鲁棒性？
参考回答：
除了模型预训练，我们提出一种让模型学习从简单到复杂的范式，称为TKK框架，来增强Text-to-SQL模型的鲁棒性。
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问题二：TKK框架主要包含哪几个阶段？
TKK框架主要包含哪几个阶段？
参考回答：
TKK框架主要包含三个阶段：任务拆解（Task decomposition）、知识获取（Knowledge acquisition）和知识组合（Knowledge composition）。
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问题三：在任务拆解阶段，TKK框架是如何工作的？
在任务拆解阶段，TKK框架是如何工作的？
参考回答：
在任务拆解阶段，TKK框架将原始Text-to-SQL任务分解为多个子任务，每个子任务对应于将自然语言问题映射到SQL查询的一个或多个子句，如SELECT、FROM、WHERE等子任务。
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问题四：TKK框架在知识获取阶段是如何进行训练的？
TKK框架在知识获取阶段是如何进行训练的？
参考回答：
在知识获取阶段，TKK框架采用基于提示词的学习策略，分别获取各个子任务的知识，并以多任务学习方式训练包含所有子任务的模型。
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问题五：TKK框架在知识组合阶段的主要目标是什么？
TKK框架在知识组合阶段的主要目标是什么？
参考回答：
在知识组合阶段，TKK框架的主要目标是在主任务（即生成整个SQL查询）上进行微调，以组合之前获得的子任务知识并学习它们之间的依赖关系。
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