融合LSTM的自然语言转结构化查询语句算法的研究与设计

自然语言转结构化查询语句(Natural Language to SQL,NL2SQL)是信息领域一个重要课题.目前前沿的NL2SQL工作都是针对英文数据集,而处理英文数据的方法直接应用到中文上往往难以取得很好的效果.本文首先对传统的SQLNet模型进行了改进,在其中融入了预训练模型,增强了其提取特征的能力;之后又分别对分类模型和条件值模型进行了改进:在分类模型中增加了LSTM进一步捕捉特征,在条件值模型中使用正则表达式等手段对特殊的条件子句进行了预处理.实验表明,本文对分类模型和条件值模型所做的改进都能有效提升模型的表达效果.

Squeal:用于网络的结构化查询语言

网络包含有丰富的、很有用的半结构化的信息。它们应该被提取出来。结构的类型包括页面间的超链接、超文本页面内的结构以及URL中的结构。我们已经发展了一种程序化语言 :Squeal。它使得基于结构的查询变得更加容易。特别地 ,只要网络是在一个标准的关系数据库 ,Squeal用户都可以对网络进行查询。我们描述Squeal 。

Text-to-SQL文本信息处理技术研究综述

信号与信息处理的需求日益增加,离不开数据处理技术,数据处理需要数据库的支持,然而没有经过训练的使用者会因为不熟悉数据库操作产生诸多问题。文本转结构化查询语言(Text to Structured Query Language,Text-to-SQL)的出现,使用户无需掌握结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)也能够熟练操作数据库。介绍Text-to-SQL的研究背景及面临的挑战;介绍Text-to-SQL关键技术、基准数据集、模型演变及最新研究进展,关键技术包括Transformer等主流技术,用于模型训练的基准数据集包括WikiSQL和Spider;介绍Text-to-SQL不同阶段模型的特点,详细阐述Text-to-SQL最新研究成果的工作原理,包括模型构建、解析器设计及数据集生成;总结Text-to-SQL未来的发展方向及研究重点。

C语言多媒体教学课件的设计

结合作者开发设计 C语言多媒体教学课件的实践 ,探讨了多媒体教学课件的开发研制方法。多媒体教学课件对课程中难以理解的内容给予直观展示和动态模拟 ,达到既能辅助教师形象地讲授课程中的难点和重点的目的 ,又能激发学生学习的兴趣 。