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id stringlengths 19 39	instruction stringlengths 9 251	input stringlengths 0 296	output stringlengths 26 589
publicdata_culture_4823	중분류에 일간이 들어가거나 사례수가 300 이상인 통계의 대분류를 알려줘	{'token': '일간', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '300', 'start': 20, 'column_index': 3}	SELECT MAJOR_CLASF FROM CAUSES_MISINFO_KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS WHERE M_CLASG LIKE '%일간%' OR NUM_CASESH >= 300
publicdata_culture_4823	대분류가 소속 매체로 시작하고 중분류가 일간으로 끝나는 오보의 사례 수는 얼마야	{'token': '소속매체', 'start': 5, 'column_index': 1}, {'token': '일간', 'start': 22, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESH FROM CAUSES_MISINFO_KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS WHERE MAJOR_CLASF LIKE '소속매체%' AND M_CLASG LIKE '%일간'
publicdata_culture_4823	방송사의 오보 발생 사례수를 알려줘	{'token': '방송사', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESH FROM CAUSES_MISINFO_KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS WHERE M_CLASG = '방송사'
publicdata_culture_4823	사례수가 300건 이상인 중분류는 뭐야	{'token': '300', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASG FROM CAUSES_MISINFO_KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS WHERE NUM_CASESH >= 300
publicdata_culture_4823	라디오 방송사의 오보 발생 원인 사례 수를 알려줘	{'token': '라디오방송사', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESH FROM CAUSES_MISINFO_KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS WHERE M_CLASG = '라디오방송사'
publicdata_culture_4823	중분류에 일간이 들어가거나 신문사인 통계의 사례 수는 얼마야	{'token': '일간', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '신문사', 'start': 15, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESH FROM CAUSES_MISINFO_KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS WHERE M_CLASG LIKE '%일간%' OR M_CLASG = '신문사'
publicdata_culture_4829	사례수가 1003건 이상인 중분류와 10점 평균을 보여줘	{'token': '1003', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASB, E_10_POINT_AVGR FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE NUM_CASESC >= 1003
publicdata_culture_4829	사례 수가 100 보다 적고 직업 만족도가 7점이 22인 통계의 중분류를 알려줘	{'token': '100', 'start': 6, 'column_index': 3}, {'token': '22', 'start': 28, 'column_index': 11}	SELECT M_CLASB FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE NUM_CASESC < 100 AND E_7K = 22
publicdata_culture_4829	사례 수가 1000 이하인 중분류와 불만족 값을 알려줘	{'token': '1000', 'start': 6, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASB, UNSATISFCTRO FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE NUM_CASESC <= 1000
publicdata_culture_4829	중분류가 신문사가 아닌 통계의 사례 수 및 중분류를 알려줘	{'token': '신문사', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESC, M_CLASB FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE M_CLASB != '신문사'
publicdata_culture_4829	중분류와 사례 수를 나타내줘		SELECT M_CLASB, NUM_CASESC FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS
publicdata_culture_4829	사례 수가 3건 이상인 사례 수 및 중분류를 알려줘	{'token': '3', 'start': 6, 'column_index': 3}	SELECT NUM_CASESC, M_CLASB FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE NUM_CASESC >= 3
publicdata_culture_4829	사로 끝나는 중분류의 사례수와 10점 평균은 얼마야	{'token': '사', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESC, E_10_POINT_AVGR FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE M_CLASB LIKE '%사'
publicdata_culture_4829	구분이 전체이거나 사례 수가 100건 이상인 중분류를 알려줘	{'token': '100', 'start': 16, 'column_index': 3}, {'token': '전체', 'start': 4, 'column_index': 1}	SELECT M_CLASB FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE NUM_CASESC >= 100 OR SORTATIONA = '전체'
publicdata_culture_4829	구분에 직위가 들어가면서 중분류에 대우가 들어가는 곳의 사례 수와 중분류를 같이 나타내줘	{'token': '직위', 'start': 4, 'column_index': 1}, {'token': '대우', 'start': 19, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESC, M_CLASB FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE SORTATIONA LIKE '%직위%' AND M_CLASB LIKE '%대우%'
publicdata_culture_4829	구분에 소속부서가 들어가거나 중분류가 평기자인 통계의 사례 수 총합을 나타내줘	{'token': '소속부서', 'start': 4, 'column_index': 1}, {'token': '평기자', 'start': 21, 'column_index': 2}	SELECT SUM(NUM_CASESC) FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE SORTATIONA LIKE '%소속부서%' OR M_CLASB = '평기자'
publicdata_culture_4829	중분류 기준 가나다순으로 구분에 소속이 들어가는 곳의 만족도 0 비율과 중분류를 보여줘	{'token': '소속', 'start': 18, 'column_index': 1}	SELECT M_CLASB, E_0D FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE SORTATIONA LIKE '%소속%' ORDER BY M_CLASB
publicdata_culture_4829	소속 부서로 구분되면서 사례 수가 30 미만인 곳의 중분류를 나타내줘	{'token': '30', 'start': 19, 'column_index': 3}, {'token': '소속 부서', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT M_CLASB FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE NUM_CASESC < 30 OR SORTATIONA LIKE '%소속 부서%'
publicdata_culture_4829	사례 수의 최댓값이 작은 순으로 사례 수가 50 이하면서 10 이상인 조사의 중분류와 사례 수의 최댓값을 중분류별로 나열해줘	{'token': '50', 'start': 24, 'column_index': 3}, {'token': '10', 'start': 32, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASB, MAX(NUM_CASESC) FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE NUM_CASESC <= 50 AND NUM_CASESC >= 10 GROUP BY M_CLASB ORDER BY MAX(NUM_CASESC)
publicdata_culture_4829	중분류가 부로 끝나는 통계의 사례 수를 많은 순서대로 정렬해줘	{'token': '부', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESC FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE M_CLASB LIKE '%부' ORDER BY NUM_CASESC DESC
publicdata_culture_4829	구분에 소속 매체가 들어가거나 중분류가 신문사인 사례 수의 총합을 찾아줘	{'token': '소속매체', 'start': 4, 'column_index': 1}, {'token': '신문사', 'start': 22, 'column_index': 2}	SELECT SUM(NUM_CASESC) FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE SORTATIONA LIKE '%소속매체%' OR M_CLASB = '신문사'
publicdata_culture_4829	직업 만족도가 20이거나 구분이 매체유형1인 중분류를 사전 배열순으로 보여줘	{'token': '20', 'start': 8, 'column_index': 17}, {'token': '매체유형1', 'start': 18, 'column_index': 1}	SELECT M_CLASB FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_OVERALL_JOB_SATISFACTION_JOURNALISTS WHERE SATISFACTIONQ = 20 OR SORTATIONA = '매체유형1' ORDER BY M_CLASB
publicdata_culture_4830	구분에 연령을 포함하는 경우에 한하여 중분류와 사례 수를 보여줘	{'token': '연령', 'start': 4, 'column_index': 1}	SELECT M_CLAST, NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE SORTATIONS LIKE '%연령%'
publicdata_culture_4830	중분류에 이상이 들어가는 우리나라 언론은 공정하다고 답한 비율이 얼마야	{'token': '이상', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT OUR_COUNTRY_MEDIA_FAIRV FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST LIKE '%이상%'
publicdata_culture_4830	소속 부서로 구분되는 정보의 사례 수 합계를 알려줘	{'token': '소속부서', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT SUM(NUM_CASESU) FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE SORTATIONS LIKE '소속부서%'
publicdata_culture_4830	중분류가 남자이거나 여자인 평가의 사례수가 얼마인지 알려줘	{'token': '남자', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '여자', 'start': 11, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST = '남자' OR M_CLAST = '여자'
publicdata_culture_4830	사례 수가 300 초과이고 연령으로 시작하는 구분을 통해 우리나라 언론은 공정하다고 평가한 비율은 얼마야	{'token': '300', 'start': 6, 'column_index': 3}, {'token': '연령', 'start': 15, 'column_index': 1}	SELECT OUR_COUNTRY_MEDIA_FAIRV FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE NUM_CASESU > 300 AND SORTATIONS LIKE '연령%'
publicdata_culture_4830	사례 수가 1000명 이상인 통계의 구분 및 중분류를 알려줘	{'token': '1000', 'start': 6, 'column_index': 3}	SELECT SORTATIONS, M_CLAST FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE NUM_CASESU >= 1000
publicdata_culture_4830	중분류에 방송사가 포함되거나 사례 수가 1000 이상인 데이터의 구분을 알려줘	{'token': '방송사', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '1000', 'start': 22, 'column_index': 3}	SELECT SORTATIONS FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST LIKE '%방송사%' OR NUM_CASESU >= 1000
publicdata_culture_4830	중분류에 일간이 들어가는 구분과 중분류를 나타내줘	{'token': '일간', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT SORTATIONS, M_CLAST FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST LIKE '%일간%'
publicdata_culture_4830	사례 수가 적은 순으로 구분과 중분류를 정렬해줘		SELECT SORTATIONS, M_CLAST FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN ORDER BY NUM_CASESU ASC
publicdata_culture_4830	구분에 경력이 들어가거나 중분류가 논설 해설인 항목의 사례 수는 얼마야	{'token': '경력', 'start': 4, 'column_index': 1}, {'token': '논설해설', 'start': 19, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE SORTATIONS LIKE '%경력%' OR M_CLAST = '논설해설'
publicdata_culture_4830	중분류가 부로 끝나는 통계의 사례 수를 많은 순서대로 정렬해줘	{'token': '부', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST LIKE '%부' ORDER BY NUM_CASESU DESC
publicdata_culture_4830	중분류에 지역이 들어가거나 문화부인 언론의 사례수를 알려줘	{'token': '지역', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '문화부', 'start': 15, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST LIKE '%지역%' OR M_CLAST = '문화부'
publicdata_culture_4830	중분류에 언론사가 포함되거나 사례 수가 2000건 이상인 데이터의 구분을 알려줘	{'token': '언론사', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '2000', 'start': 22, 'column_index': 3}	SELECT SORTATIONS FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST LIKE '%언론사%' OR NUM_CASESU >= 2000
publicdata_culture_4830	이름이 일간으로 끝나고 조사 사례 수가 200건 이상인 중분류 대상을 가나다순으로 보여줘	{'token': '일간', 'start': 4, 'column_index': 2}, {'token': '200', 'start': 22, 'column_index': 3}	SELECT M_CLAST FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST LIKE '%일간' AND NUM_CASESU >= 200 ORDER BY M_CLAST
publicdata_culture_4830	영상부의 사례수는 몇 건이야	{'token': '영상부', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST = '영상부'
publicdata_culture_4830	중분류가 인터넷언론사인 곳의 사례수는 얼마야	{'token': '인터넷언론사', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST = '인터넷언론사'
publicdata_culture_4830	뉴스 통신사의 언론 전반 인식평가 사례 수를 중복 없이 알려줘	{'token': '뉴스통신사', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT DISTINCT NUM_CASESU FROM KPF_JOURNALISTS_SURVEY_STS_OVERALL_PERCEPTION_EVN WHERE M_CLAST = '뉴스통신사'
publicdata_culture_4833	사례 수가 500 이상 2000 이하인 중분류는 뭐야	{'token': '500', 'start': 6, 'column_index': 3}, {'token': '2000', 'start': 13, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASZ FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE NUM_CASESA >= 500 AND NUM_CASESA <= 2000
publicdata_culture_4833	신문사 이면서 사례 수가 1003건인 현재 주 52시간 근무제를 시행하고 있는 비율 값을 알려줘	{'token': '신문사', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '1003', 'start': 14, 'column_index': 3}	SELECT W_C_H_5_H_W_G FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ = '신문사' AND NUM_CASESA = 1003
publicdata_culture_4833	150건 이상인 사례 수의 중분류가 뭐야	{'token': '150', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT NUM_CASESA, M_CLASZ FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE NUM_CASESA >= 150
publicdata_culture_4833	사례 수가 130 이상인 중분류를 사전 배열순으로 정렬하여 현재 주 52시간 근무제를 시행하고 있다라고 답한 수치와 함께 보여줘	{'token': '130', 'start': 6, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASZ, W_C_H_5_H_W_G FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE NUM_CASESA >= 130 ORDER BY M_CLASZ
publicdata_culture_4833	중분류와 사례수를 알려줘		SELECT M_CLASZ, NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED
publicdata_culture_4833	스포츠가 들어가는 중분류의 가장 많은 사례 수를 보여줘	{'token': '스포츠', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT MAX(NUM_CASESA) FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ LIKE '%스포츠%'
publicdata_culture_4833	사례수가 10건 이상인 중분류와 사례수를 알려줘	{'token': '10', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASZ, NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE NUM_CASESA >= 10
publicdata_culture_4833	중분류에 일간이 들어가거나 정치부인 통계의 사례 수 총합을 알려줘	{'token': '일간', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '정치부', 'start': 15, 'column_index': 2}	SELECT SUM(NUM_CASESA) FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ LIKE '%일간%' OR M_CLASZ = '정치부'
publicdata_culture_4833	소속 매체로 구분되거나 중분류가 신문사인 곳의 사례 수를 알려줘	{'token': '신문사', 'start': 18, 'column_index': 1}, {'token': '소속매체', 'start': 0, 'column_index': 1}	SELECT NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE CATEGORY_1Y = '신문사' OR CATEGORY_1Y LIKE '%소속매체%'
publicdata_culture_4833	일간으로 끝나는 중분류의 사례수가 얼마야	{'token': '일간', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ LIKE '%일간'
publicdata_culture_4833	100건 이하의 사례수와 중분류를 찾아줘	{'token': '100', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT NUM_CASESA, M_CLASZ FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE NUM_CASESA <= 100
publicdata_culture_4833	중분류에 지역이 포함된 사례 수를 알려줘	{'token': '지역', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ LIKE '%지역%'
publicdata_culture_4833	중분류별로 구분이 연령으로 시작되는 데이터의 52시간 근무제 시행 사례 수 합계 및 평균과 중분류를 보여줘	{'token': '연령', 'start': 10, 'column_index': 1}	SELECT M_CLASZ, SUM(NUM_CASESA), AVG(NUM_CASESA) FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE CATEGORY_1Y LIKE '연령%' GROUP BY M_CLASZ
publicdata_culture_4833	구분에 부서가 들어가거나 사례 수가 414 이상인 통계의 중 분류를 알려줘	{'token': '부서', 'start': 4, 'column_index': 1}, {'token': '414', 'start': 20, 'column_index': 3}	SELECT M_CLASZ FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE CATEGORY_1Y LIKE '%부서%' OR NUM_CASESA >= 414
publicdata_culture_4833	중분류가 국제외교이거나 구분에 연령이 들어가는 항목의 사례 수를 보여줘	{'token': '국제외교', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '연령', 'start': 17, 'column_index': 1}	SELECT NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ = '국제외교' OR CATEGORY_1Y LIKE '연령%'
publicdata_culture_4833	중분류가 부로 끝나거나 신문사인 정보의 해당 사례 수는 얼마야	{'token': '부', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '신문사', 'start': 13, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ LIKE '%부' OR M_CLASZ = '신문사'
publicdata_culture_4833	경제일간의 사례수는 몇 건이야	{'token': '경제일간', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT NUM_CASESA FROM KPF_JOURNALIST_SURVEY_STS_WHETHER_52_HOUR_WORKWEEK_IMPLEMENTED WHERE M_CLASZ = '경제일간'
publicdata_culture_4504	키워드가 19로 끝나는 고빈도 사용명사의 사용 빈도 수를 알려줘	{'token': '19', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ LIKE '%19'
publicdata_culture_4504	경찰이 들어가는 키워드의 빈도수는 얼마야	{'token': '경찰', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ LIKE '%경찰%'
publicdata_culture_4504	코로나로 시작하는 키워드가 사용된 빈도수를 알려줘		SELECT FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ LIKE '코로나%'
publicdata_culture_4504	빈도수가 800회 이상인 키워드의 빈도수를 알려줘	{'token': '800', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDSQ, FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE FREQUENCY_NUMR >= 800
publicdata_culture_4504	노동자와 근로자가 키워드로 사용된 빈도수의 합계는 얼마야	{'token': '근로자', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '노동자', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT SUM(FREQUENCY_NUMR) FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ = '근로자' OR KEYWORDSQ = '노동자'
publicdata_culture_4504	사용 빈도수가 1110을 초과하는 키워드와 순위를 나타내줘	{'token': '1110', 'start': 8, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDSQ, RANKINGP FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE FREQUENCY_NUMR > 1110
publicdata_culture_4504	키워드별 빈도수의 합계와 키워드를 보여줘		SELECT KEYWORDSQ, SUM(FREQUENCY_NUMR) FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE GROUP BY KEYWORDSQ
publicdata_culture_4504	키워드가 대통령이거나 부총리 아니면 어린이인 명사의 빈도수를 알려줘	{'token': '어린이', 'start': 20, 'column_index': 2}, {'token': '대통령', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '부총리', 'start': 12, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ = '대통령' OR KEYWORDSQ = '부총리' OR KEYWORDSQ = '어린이'
publicdata_culture_4504	키워드가 자로 끝나거나 빈도수가 800 이하인 고빈도 사용 명사의 키워드와 빈도수를 보여줘	{'token': '자', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '800', 'start': 18, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDSQ, FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ LIKE '%자' OR FREQUENCY_NUMR <= 800
publicdata_culture_4504	키워드 기준 가나다순으로 키워드에 법이 들어간 명사의 순위와 키워드를 나열해줘	{'token': '법', 'start': 19, 'column_index': 2}	SELECT RANKINGP, KEYWORDSQ FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ LIKE '%법%' ORDER BY KEYWORDSQ
publicdata_culture_4504	키워드와 빈도 수를 보여줘		SELECT KEYWORDSQ, FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE
publicdata_culture_4504	비구름이나 힌남노의 사용 빈도수를 높은 순서대로 키워드와 같이 정렬해 줘	{'token': '비구름', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '힌남노', 'start': 6, 'column_index': 2}	SELECT KEYWORDSQ, FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ = '비구름' OR KEYWORDSQ = '힌남노' ORDER BY FREQUENCY_NUMR DESC
publicdata_culture_4504	빈도수가 2000건 이상이거나 300건 이하인 키워드를 빈도수가 높은 순서대로 정렬해줘	{'token': '2000', 'start': 5, 'column_index': 3}, {'token': '300', 'start': 17, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDSQ FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE FREQUENCY_NUMR >= 2000 OR FREQUENCY_NUMR <= 300 ORDER BY FREQUENCY_NUMR DESC
publicdata_culture_4504	명사 사용 빈도수가 890이거나 544인 뉴스의 키워드를 사전 배열순으로 찾아줘	{'token': '890', 'start': 11, 'column_index': 3}, {'token': '544', 'start': 18, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDSQ FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE FREQUENCY_NUMR = 890 OR FREQUENCY_NUMR = 544 ORDER BY KEYWORDSQ
publicdata_culture_4504	키워드에 학교가 들어간 명사를 사용한 빈도수를 많은 순으로 보여줘	{'token': '학교', 'start': 5, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ LIKE '%학교%' ORDER BY FREQUENCY_NUMR DESC
publicdata_culture_4504	코로나가 포함된 키워드와 빈도수를 키워드의 가나다순으로 보여줘	{'token': '코로나', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT KEYWORDSQ, FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ LIKE '%코로나%' ORDER BY KEYWORDSQ
publicdata_culture_4504	기상청의 빈도수를 보여줘	{'token': '기상청', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMR FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ = '기상청'
publicdata_culture_4504	4000번 이상 사용된 키워드는 뭐야	{'token': '4000', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDSQ FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE FREQUENCY_NUMR >= 4000
publicdata_culture_4504	청소년이라는 키워드의 순위를 찾아줘	{'token': '청소년', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT RANKINGP FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE KEYWORDSQ = '청소년'
publicdata_culture_4504	사용 빈도수가 2500 이상인 키워드를 알려줘	{'token': '2500', 'start': 8, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDSQ FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_SOCIAL_PAGE WHERE FREQUENCY_NUMR >= 2500
publicdata_culture_4505	기업으로 끝나는 키워드의 빈도수를 보여줘	{'token': '기업', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST LIKE '%기업'
publicdata_culture_4505	보험이 들어가는 키워드의 빈도수가 얼마야	{'token': '보험', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST LIKE '%보험%'
publicdata_culture_4505	리로 끝나는 키워드의 빈도수를 알려줘	{'token': '리', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT KEYWORDST, FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST LIKE '%리'
publicdata_culture_4505	키워드가 리로 끝나거나 빈도수가 800 이상인 키워드를 알려줘	{'token': '리', 'start': 5, 'column_index': 2}, {'token': '800', 'start': 18, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDST FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST LIKE '%리' OR FREQUENCY_NUMU >= 800
publicdata_culture_4505	전기이거나 공인이 들어가는 키워드의 빈도수를 알려줘	{'token': '전기', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '공인', 'start': 6, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST = '전기' OR KEYWORDST LIKE '%공인%'
publicdata_culture_4505	연구가 포함되거나 삼성전자인 키워드의 사용 명사 빈도수를 알려줘	{'token': '연구', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '삼성전자', 'start': 10, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST LIKE '%연구%' OR KEYWORDST = '삼성전자'
publicdata_culture_4505	차를 포함하는 키워드의 빈도 수를 높은 순으로 나열해줘	{'token': '차', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST LIKE '%차%' ORDER BY FREQUENCY_NUMU DESC
publicdata_culture_4505	빈도수가 1300번 이상인 키워드를 사전 순으로 알려줘	{'token': '1300', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDST FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE FREQUENCY_NUMU >= 1300 ORDER BY KEYWORDST
publicdata_culture_4505	빈도수가 50 이상 500 이하인 키워드를 알려줘	{'token': '50', 'start': 5, 'column_index': 3}, {'token': '500', 'start': 11, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDST FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE FREQUENCY_NUMU >= 50 AND FREQUENCY_NUMU <= 500
publicdata_culture_4505	순위가 99위인 키워드와 빈도 수를 보여줘	{'token': '99', 'start': 4, 'column_index': 1}	SELECT KEYWORDST, FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE RANKINGS = 99
publicdata_culture_4505	빈도수가 2000번 이상인 키워드를 가나다순으로 알려줘	{'token': '2000', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDST FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE FREQUENCY_NUMU >= 2000 ORDER BY KEYWORDST
publicdata_culture_4505	연구원인 키워드와 순위와 빈도 수를 보여줘	{'token': '연구원', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT RANKINGS, FREQUENCY_NUMU FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST = '연구원'
publicdata_culture_4505	빈도 수가 3000 이상이거나 1000 이하인 키워드의 순위를 키워드 기준으로 나열해서 사전 배열순으로 보여줘	{'token': '3000', 'start': 6, 'column_index': 3}, {'token': '1000', 'start': 17, 'column_index': 3}	SELECT RANKINGS FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE FREQUENCY_NUMU >= 3000 OR FREQUENCY_NUMU <= 1000 ORDER BY KEYWORDST
publicdata_culture_4505	빈도수가 900 이상이거나 순위가 28위인 키워드를 가나다순으로 나열해줘	{'token': '900', 'start': 5, 'column_index': 3}, {'token': '28', 'start': 19, 'column_index': 1}	SELECT KEYWORDST FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE FREQUENCY_NUMU >= 900 OR RANKINGS = 28 ORDER BY KEYWORDST
publicdata_culture_4505	금으로 시작하거나 보조금인 키워드의 빈도수와 순위를 알려줘	{'token': '금', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '보조금', 'start': 10, 'column_index': 2}	SELECT FREQUENCY_NUMU, RANKINGS FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST LIKE '금%' OR KEYWORDST = '보조금'
publicdata_culture_4505	빈도수가 4000번 이상이거나 1000번 이하인 키워드를 가나다순으로 나타내줘	{'token': '4000', 'start': 5, 'column_index': 3}, {'token': '1000', 'start': 17, 'column_index': 3}	SELECT KEYWORDST FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE FREQUENCY_NUMU >= 4000 OR FREQUENCY_NUMU <= 1000 ORDER BY KEYWORDST
publicdata_culture_4505	연구원이나 일자리 아니면 스타트업의 빈도수 합계를 알려줘	{'token': '스타트업', 'start': 14, 'column_index': 2}, {'token': '연구원', 'start': 0, 'column_index': 2}, {'token': '일자리', 'start': 6, 'column_index': 2}	SELECT SUM(FREQUENCY_NUMU) FROM KPF_NEWS_B_DATA_HIGH_FREQUENCY_USE_NOUN_ECONOMY WHERE KEYWORDST = '연구원' OR KEYWORDST = '일자리' OR KEYWORDST = '스타트업'
publicdata_culture_4788	개체명 지역에 북한이 들어가는 언론의 제목을 알려줘	{'token': '북한', 'start': 8, 'column_index': 13}	SELECT TITLEZ FROM KPF_NEWS_B_DATA_MDATA_PRESS WHERE OBJECT_NM_REGIONH LIKE '%북한%'
publicdata_culture_4788	키워드에 미래가 들어가는 뉴스의 언론사가 어디야	{'token': '미래', 'start': 5, 'column_index': 15}	SELECT NEWS_AGENCYX FROM KPF_NEWS_B_DATA_MDATA_PRESS WHERE KEYWORDSJ LIKE '%미래%'
publicdata_culture_4788	제목에 집값이 들어가는 문서의 언론사와 본문을 찾아줘	{'token': '집값', 'start': 4, 'column_index': 5}	SELECT NEWS_AGENCYX, TEXTL FROM KPF_NEWS_B_DATA_MDATA_PRESS WHERE TITLEZ LIKE '%집값%'
publicdata_culture_4788	개체명 기업 기관이 프레스센터인 기사가 실린 일자를 찾아줘	{'token': '프레스센터', 'start': 11, 'column_index': 14}	SELECT DTW FROM KPF_NEWS_B_DATA_MDATA_PRESS WHERE I_N_C_I_XZ = '프레스센터'
publicdata_culture_4788	한국일보의 보도 제목을 알려줘	{'token': '한국일보', 'start': 0, 'column_index': 3}	SELECT TITLEZ FROM KPF_NEWS_B_DATA_MDATA_PRESS WHERE NEWS_AGENCYX = '한국일보'
publicdata_culture_4788	언론사가 한겨레인 곳의 제목을 보여줘	{'token': '한겨레', 'start': 5, 'column_index': 3}	SELECT TITLEZ FROM KPF_NEWS_B_DATA_MDATA_PRESS WHERE NEWS_AGENCYX = '한겨레'
publicdata_culture_4788	1997년 1월 4일에 기고된 뉴스의 언론사를 중복 없이 알려줘	{'token': '1997년 1월 4일', 'start': 0, 'column_index': 2}	SELECT DISTINCT NEWS_AGENCYX FROM KPF_NEWS_B_DATA_MDATA_PRESS WHERE DTW = '1997-01-04'

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