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.

基于树状模型的复杂自然语言查询转SQL技术研究

自然语言查询转SQL(NL2SQL)是指将自然语言表达的查询文本自动转化成数据库系统可以理解并执行的结构化查询语言SQL表达式的技术.NL2SQL可以为普通用户提供数据库查询访问的自然交互界面,从而实现基于数据库的自然问答.复杂查询的NL2SQL是当前数据库学术界的研究热点,主流方法采用序列到序列(Seq2seq)的编解码方式对问题进行建模.然而,已有的工作大多基于英文场景,面向中文领域实际应用时,中文特殊的口语化表达导致复杂查询转化困难;此外,现有工作难以正确输出包含复杂计算表达式的查询子句.针对上述问题,提出一种树状模型取代序列表示,将复杂查询自顶向下分解为多叉树,树结点代表SQL的各组成元素,采用深度优先搜索来预测生成SQL语句.在Du SQL中文NL2SQL竞赛的两个官方测试集中,该方法分别取得了第1名和第2名的成绩,验证了其有效性.

基于稀疏连接和多通道LSTM的NL2SQL研究

Natural Language To SQL(NL2SQL)任务的目标是将自然语言查询转化为结构化查询语言。现有的大多数模型所使用的方法是将NL2SQL任务分解为多个子任务,为每个子任务构建一个专用的全连接神经网络解码器。这些方法存在一些问题,如模型设计与模型结构较为简单,在学习不同子任务之间的依赖关系的能力有限。为了解决这些问题,将多通道并行LSTM模型引入到NL2SQL任务中,并采用稀疏连接层联合不同的子任务解码器,提升神经网络表现能力和计算资源的使用效率。在WikiSQL数据集上的评估结果表明,与基线模型相比,文中提出的模型计算精度较好。

融合表字段的NL2SQL多任务学习方法

现有的自然语言转SQL(NL2SQL)方法没有充分利用数据表的字段信息,而这对于问题的语义理解和SQL语句的逻辑生成有着重要作用。为了提高SQL生成的整体准确性,提出一种融合数据表字段的NL2SQL方法(FC-SQL)。首先,利用BERT预训练模型对问题和数据库表字段进行合并编码表示;其次,采用多任务学习的方式,结合并联和级联的方式构建多任务网络,以预测不同子任务;最后,针对条件值提取子任务,通过融合字段信息计算问题中词与表字段的相似度,并以相似度值作为权重来计算每个词语作为条件值的概率,从而提高条件值预测的准确率。在TableQA数据集上的逻辑形式准确率与SQL执行准确率分别达到88.23%和91.65%。设计消融实验验证表字段信息对于模型的影响,实验结果表明融入表字段后,条件值抽取子任务效果有所提升,进而改善了NL2SQL任务的整体准确率,相较于对比模型有更好的SQL生成效果。

融合字段类型与文本匹配的中文问句解析

自然语言转SQL语句技术可以帮助用户使用数据库,而WikiSQL数据集对表格内容的保护一定程度上限制了模型的使用,基于此,提出一种融合字段类型与文本匹配的中文问句解析方法。基于SQL结构分解问句解析任务,通过字段类型相关的分隔符将表结构信息结合到RoBERTa编码器输入中,并使用结合编辑距离与语义词典的文本匹配来使模型更加鲁棒。在中文数据集TableQA进行测试,该方法取得了最好的效果,正确率达到93.44%。

基于问句语义图神经网络的中文问句生成SQL语句研究

自然语言问句转为结构化查询语句(Text-to-SQL)是语义解析领域中热点研究之一,其目标是将自然语言问句转化为数据库可以理解且执行的结构化查询语句。现有研究大部分仅考虑数据库层面的关联信息,忽略了问句中的实体关系信息的重要性。为了提高模型捕捉问句中语义的有用信息,本文在IGSQL模型基础上,引入问句中实体之间的图网络信息,通过注意力机制来自动学习问句和数据库模式之间的关联。在Chase数据集上的实验结果表明,本文提出模型的完全匹配率达到46.2%。相比较于基线模型,完全匹配率提升了6.3%。

一种基于SQL的元组集随机抽取算法

提出了一种基于SQL语句的从数据库中随机读取随机记录集合的算法。该算法摒弃了贯用的通过复杂的客户端编程实现随机过程的做法,通过对SQL语言中的伪随机函数和反转函数进行组合,只用一条SQL语句就可以实现随机过程,算法实现简单,资源占有率低、效率高,具有很强的通用性和实用性。

自然语言接口软件的设计与实现

为数据库设计自然语言接口成为数据库应用的一个研究方向。本文介绍了一种基于受限的汉语自然语言查询技术,通过建立机器辞典,对自然语言查询语句进行切词,再通过查找查询对象和查询条件,生成SQL语句。

系统数据迁移常见问题及案例分析

社会发展日趋进步,技术框架日新月异,日常系统以新换旧已经成为趋势,新系统代替旧系统势必会涉及到新旧系统的数据对接问题。在某市某组织的系统建设中,项目需要将旧系统的所有业务数据迁移到新系统。由于新旧系统使用的表空间、表结构及表字段都不一致,为了保证数据的一致性与完整性、迁移前后的数据没有漏误、不迁入脏数据来影响新系统的运行,在项目中如何在新旧系统之间进行数据迁移成为了重要课题。为了解决数据迁移的问题,文中设计了一套基于ETL工具的数据迁移流程,并通过组合和串联得到了完整的数据迁移流程线,从而实现了数据迁移,完成了新旧系统的数据对接。文中阐述了以下几个数据在迁移中出现的问题及其解决方法:1)数据流转中出现的常见错误及解决方法;2)数据类型不一致的数据迁移问题及解决方法;3)数据迁移目标数据库字段长度不一致的问题及解决方法;4)数据迁移完成后,原数据出现新变动将如何重新调整迁移测量的问题及解决方法。基于此,文中对数据迁移过程中出现的问题与解决这些问题的方法进行了简要的分析与总结。