ارتفع الأداء القياسي لتحليل الدلالي عبر قاعدة البيانات بشكل مطرد في السنوات الأخيرة، وحفزه باعتماد النماذج اللغوية المدربة مسبقا.ومع ذلك، فقد أظهر العمل الحالي أن المحاورين الدلاليين في قاعدة البيانات عبر الإنترنت يكافحون للتعميم إلى كلمات المستخدمين
، وقواعد البيانات وهياكل الاستعلام.للحصول على تفاصيل شفافة حول نقاط القوة والحد من هذه النماذج، نقترح نهج اختبار تشخيصي يعتمد على توليفات التحكم في اللغة الطبيعية الكنسية وأزواج SQL.مستوحاة من قائمة المراجعة، فإننا نميز مجموعة من القدرات الأساسية لنماذج تحليل الدلالية عبر قاعدة البيانات، وتفصيل الطريقة لتوليف بيانات الاختبار المقابلة.قمنا بتقييم مجموعة متنوعة من النماذج عالية الأداء باستخدام النهج المقترح، وحددت العديد من نقاط الضعف غير الواضحة عبر النماذج (E.G. غير قادر على تحديد العديد من الأعمدة بشكل صحيح).يتم إصدار بيانات DataSet و Code كجناح اختبار على http://github.com/hclent/behaviorchecksempar.
