基于BERT模型的智能数据分析技术

面对日趋增长的数据分析需求,以人工编写SQL方式进行数据分析已无法满足要求,而基于自然语言交互界面的数据分析已成为发展趋势。文章提出了一种基于来自变换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型的智能数据分析技术,相对于Word2Vec/全局唯一标识分区表(Globally Unique Identifier Partition Table,GPT)等模型,大幅提升了自然语言到SQL转换的准确率,使自然语言交互式数据分析准确率超过人工编写SQL的方式。