يعد تعلم محاذاة جدول النص أمرا ضروريا للمهام مثل النص إلى SQL. يحتاج النموذج إلى التعرف بشكل صحيح على مراجع اللغة الطبيعية إلى الأعمدة والقيم وإيصارها في مخطط قاعدة البيانات المحدد. في هذه الورقة، نقدم رواية خاضعة للإشراف على أساس إشراف الإشراف على إنشاء هيكل (Stred) للنص إلى SQL والتي يمكن أن تتعلم بفعالية لالتقاط محاذاة جدول النصوص بناء على كوربوس نصي متوازي للنص. نحدد مجموعة من المهام التي تحذر الرواية: تأريض العمود، والتأريض القيمة ورسم الخرائط ذات القيمة العمودية، والاستفادة منهم للتأمر بتشمس الجدول النصي. بالإضافة إلى ذلك، لتقييم الأساليب المختلفة في إطار إعدادات محاذاة النصوص النصية أكثر واقعية، نقوم بإنشاء تقييم جديد تم تعيين العنكبوت على أساس مجموعة ديف العنكبوت مع إزالته الصريحة لأسماء الأعمدة التي تمت إزالتها، واعتماد ثمانية مجموعات بيانات نصية إلى SQL الحالية تقييم قاعدة البيانات. Werug يجلب تحسنا كبيرا على Bertlarge في جميع الإعدادات. بالمقارنة مع طرق الاحتجاج الحالية مثل Grappa، تحقق Strech أداء مماثل على العنكبوت، وتتفوق على جميع خطوط الأساس على مجموعات أكثر واقعية. سيكون جميع التعليمات البرمجية والبيانات المستخدمة في هذا العمل مفتوحة لتسهيل البحث في المستقبل.