检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2022年第10期42卷 2996-3002页

作者：吕剑清王先兵陈刚张华王明刚空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072 遵义铝业股份有限公司贵州遵义563100

英文自然语言查询转sql语句(text-to-sql)任务的模型迁移到中文工业text-to-sql任务时,由于工业数据集的可解释差且比较分散,会出现数据库的表名列名等信息与问句中关键信息的表示形式不一致以及问句中的列名隐含在语义中等问题导致模... 详细信息

英文自然语言查询转sql语句(text-to-sql)任务的模型迁移到中文工业text-to-sql任务时,由于工业数据集的可解释差且比较分散,会出现数据库的表名列名等信息与问句中关键信息的表示形式不一致以及问句中的列名隐含在语义中等问题导致模型精确匹配率变低。针对迁移过程中出现的问题,提出了对应的解决方法并构建修改后的模型。首先,在数据使用过程中融入工厂元数据信息以解决表示形式不一致以及列名隐含在语义中的问题;然后,根据中文语言表达方式的特性,使用基于相对位置的自注意力模型直接通过问句以及数据库模式信息识别出where子句的value值;最后,根据工业问句查询内容的特性,使用微调后的基于变换器的双向编码器表示技术(BERT)对问句进行分类以提高模型对sql语句结构预测的准确率。构建了一个基于铝冶炼行业的工业数据集,并在该数据集上进行实验验证。结果表明所提模型在工业测试集上的精确匹配率为74.2%,对比英文数据集Spider上各阶段主流模型的效果后可以看出,所提模型能有效处理中文工业text-to-sql任务。

关键词：中文text-to-sql任务工业数据集元数据自注意力模型基于变换器的双向编码器表示技术

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基于BERT模型的中文text-to-sql系统

基于BERT模型的中文Text-to-SQL系统

引用

作者：杨燊中南财经政法大学

学位级别：硕士

在当前信息技术高速发展的情形下,各行业领域都产生了海量的数据,而这些数据往往都是存储在结构化或半结构化的数据库中。对于关系型数据库中数据的获取需要使用sql语句来执行查询操作,但是这些编程语句的使用增加了非技术人员分析和使... 详细信息

在当前信息技术高速发展的情形下,各行业领域都产生了海量的数据,而这些数据往往都是存储在结构化或半结构化的数据库中。对于关系型数据库中数据的获取需要使用sql语句来执行查询操作,但是这些编程语句的使用增加了非技术人员分析和使用数据的难度,开发技术人员也无法将所有可能用到的查询语句封装成接口供非技术人员使用。因此为了快速便捷地从数据库中准确获取数据信息,自然语言处理领域的研究人员尝试使用深度学习模型来实现自然语言文本到sql语句的转化工作,将其作为自然语言处理领域的一个分支任务来研究。当前text-to-sql方面的研究主要都面向英文文本,在英文转化领域已经取得了较为成熟的研究成果。然而,对于中文自然语言转化sql的研究较少。主要是由于中文语言本身的多义性,导致查询语句中自然语言描述与数据库中存储的数据属性字段不一致,加大了中文转化任务的难度。因此,本文将中文的text-to-sql任务作为研究对象,采用中文NL2sql数据集,针对不同的查询场景,以提升sql语句转化的正确率作为评估模型的标准,引入BERT模型来构建深度学习模型实现中文自然语言文本到sql语句的转化。然后将所构建的算法模型应用到查询系统中,实现从中文文本输入到查询数据项结果输出的功能。本文的主要工作和贡献如下所示:(1)本文将text-to-sql任务转化成预测SELECT子句和WHERE子句两个子任务来进行研究并结合BERT预训练模型构建神经网络模型,将两个子任务经过模型处理后的结果合并得到目标sql特征表达式。具体为首先将原始自然语言查询文本经过BERT编码层后得到词向量序列,作为初始化输入;然后构建四个深度神经网络模型将各部分的转化任务变换为分类任务来进行,其次将分类的结果统一融合起来得到模型输出,解决了中文自然语言文本到sql语言的转换问题。(2)将构建的算法模型应用到实际系统中,将原始数据库文件进行解析得到模型输入所需的内容格式,同时对输入文本进行特征化处理,基于本文所构建的textto-sql模型,将处理后的输入转化得到对应的sql语句,最后交由系统执行并显示结果集,实现从中文自然语言查询文本到结果输出的功能。系统实现之后,在实际查询环境下对系统进行测试,测试结果表明在准确率和时效性上该系统都有着良好的效果。

关键词：中文text-to-sql任务 BERT 自然语言处理预训练模型语言模型

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