基于树状模型的复杂自然语言查询转SQL技术研究

作     者：赵猛 陈珂 寿黎但 伍赛 陈刚 ZHAO Meng;CHEN Ke;SHOU Li-Dan;WU Sai;CHEN Gang

作者机构：浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 浙江省大数据智能计算重点实验室(浙江大学)浙江杭州310027 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310027 

基　　金：浙江省重点研发计划(2021C01009) 国家自然科学基金(62050099) 高校基本科研业务费专项 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2022年第33卷第12期

页      码：4727-4745页

摘      要：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.

主 题 词：自然语言查询转SQL 语义解析 自然语言处理 

学科分类：08[工学] 0903[农学-动物生产类] 0901[农学-植物生产类] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13328/j.cnki.jos.006686

馆 藏 号：203115644...