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面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型 认领 引用 被引量：2
1
作者 王庆丰 李旭 +1 位作者 姚春龙 程腾腾 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2025年第3期362-368,共7页
研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言... 研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言问题转化为SQL语句后到结构化数据库中查询答案并返回。搜集了研究生招生场景中的高频咨询问题,根据3所高校真实招生数据,构建问题与SQL语句模板,通过填充模板的方式构建数据集,共有训练集1501条、测试集386条。将RESDSQL的RoBERTa模型替换为具有更强多语言生成能力的XLM-RoBERTa模型、T5模型替换为mT5模型,并在目标领域数据集上进行微调,在招生领域问题上取得了较高的准确率,在mT5-large模型上执行正确率为0.95,精确匹配率为1。与基于ChatGPT3.5模型、使用零样本提示的C3SQL方法对比,该模型性能与成本均更优。 展开更多
关键词 中文文本转结构化查询语言 自然语言查询 中文SQL语句生成 预训练模型 Text-to-SQL数据集
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增强模式链接与多生成器协同的SQL生成框架MG-SQL 认领 引用
2
作者 吴定佳 崔喆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2026年第3期723-731,共9页
针对大语言模型(LLM)在复杂多表数据库场景下生成结构化查询语言(SQL)的局限性,提出基于多生成器协同的Text-to-SQL框架——MG-SQL(Multi-Generator SQL)。首先,针对无关模式信息导致的噪声干扰,通过生成初始SQL,并结合语义相似度检索,... 针对大语言模型(LLM)在复杂多表数据库场景下生成结构化查询语言(SQL)的局限性,提出基于多生成器协同的Text-to-SQL框架——MG-SQL(Multi-Generator SQL)。首先,针对无关模式信息导致的噪声干扰,通过生成初始SQL,并结合语义相似度检索,提出增强模式链接优化方法。其次,为提高候选SQL的质量、增强多样性,基于精简模式构建多策略协同生成框架:1)使用经验生成器检索动态示例;2)使用思维链生成器强化逻辑推理;3)使用查询计划生成器模拟数据库的执行流程;4)使用渐进生成器进行迭代优化。再次,使用投票机制对SQL进行择优。最后,进一步提出反思学习机制,通过对比生成结果与参考SQL形成反思样本,动态构建领域经验库以实现持续学习。在BIRD基准测试中的结果表明,采用轻量级GPT-4o-mini模型时,所提框架的模式链接实现了98.89%的严格召回率(SRR),有效筛除了44.91%无关列;所提框架生成的SQL的执行准确率(EX)达69.69%,有效效率分数(VES)达79.59%,超越基于GPT-4o的主流方法,验证了所提框架在复杂场景下的有效性。 展开更多
关键词 模式链接 大语言模型 Text-to-SQL 检索增强 上下文学习
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τSQWRL:A TSQL2-Like Query Language for Temporal Ontologies Generated from JSON Big Data 认领 引用 被引量：1
3
作者 Zouhaier Brahmia Fabio Grandi Rafik Bouaziz 《Big Data Mining and Analytics》 EI CSCD 2023年第3期288-300,共13页
Temporal ontologies allow to represent not only concepts,their properties,and their relationships,but also time-varying information through explicit versioning of definitions or through the four-dimensional perduranti... Temporal ontologies allow to represent not only concepts,their properties,and their relationships,but also time-varying information through explicit versioning of definitions or through the four-dimensional perdurantist view.They are widely used to formally represent temporal data semantics in several applications belonging to different fields(e.g.,Semantic Web,expert systems,knowledge bases,big data,and artificial intelligence).They facilitate temporal knowledge representation and discovery,with the support of temporal data querying and reasoning.However,there is no standard or consensual temporal ontology query language.In a previous work,we have proposed an approach namedτJOWL(temporal OWL 2 from temporal JSON,where OWL 2 stands for"OWL 2 Web Ontology Language"and JSON stands for"JavaScript Object Notation").τJOWL allows(1)to automatically build a temporal OWL 2 ontology of data,following the Closed World Assumption(CWA),from temporal JSON-based big data,and(2)to manage its incremental maintenance accommodating their evolution,in a temporal and multi-schema-version environment.In this paper,we propose a temporal ontology query language forτJOWL,namedτSQWRL(temporal SQWRL),designed as a temporal extension of the ontology query language—Semantic Query-enhanced Web Rule Language(SQWRL).The new language has been inspired by the features of the consensual temporal query language TSQL2(Temporal SQL2),well known in the temporal(relational)database community.The aim of the proposal is to enable and simplify the task of retrieving any desired ontology version or of specifying any(complex)temporal query on time-varying ontologies generated from time-varying big data.Some examples,in the Internet of Healthcare Things(IoHT)domain,are provided to motivate and illustrate our proposal. 展开更多
关键词 temporal ontology temporal big data temporal query language temporal OWL 2 from temporal JSON(τJOWL) Semantic Query-enhanced Web Rule Language(SQWRL) Temporal SQL2(TSQL2) Internet of Healthcare Things(IoHT)
带复杂计算的金融领域自然语言查询的SQL生成 认领 引用 被引量：5
4
作者 何佳壕 刘喜平 +3 位作者 舒晴 万常选 刘德喜 廖国琼 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期277-286,共10页
研究金融领域基于自然语言查询的结构化查询语言(SQL)生成问题(Text-to-SQL),构建一个金融领域Textto-SQL数据集,称为SOFT数据集.该数据集覆盖了金融领域的常见查询,具有鲜明的特点,并对Text-to-SQL提出了挑战.提出金融领域Text-to-SQL... 研究金融领域基于自然语言查询的结构化查询语言(SQL)生成问题(Text-to-SQL),构建一个金融领域Textto-SQL数据集,称为SOFT数据集.该数据集覆盖了金融领域的常见查询,具有鲜明的特点,并对Text-to-SQL提出了挑战.提出金融领域Text-to-SQL模型FinSQL,该模型优化了对金融领域复杂查询的支持.通过分析一类复杂计算查询(行计算查询)的特点,提出一种基于分治的方法,即先将一个行计算查询分解为若干个子查询,分别针对每个子查询生成SQL语句,再将子查询的SQL语句组合在一起得到原始查询的SQL语句.在SOFT数据集上进行验证,结果显示,本研究所提的方法在复杂查询上效果优于已有方法.特别地,所提出的模型FinSQL能够较好地支持行计算查询. 展开更多
关键词 Text-to-SQL 自然语言查询 金融领域 行计算查询 分治方法
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基于依存关系图注意力网络的SQL生成方法 认领 引用 被引量：2
5
作者 舒晴 刘喜平 +4 位作者 谭钊 李希 万常选 刘德喜 廖国琼 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期908-917,共10页
研究基于自然语言问题的结构化查询语言(SQL)生成问题(Text-to-SQL).提出两阶段框架,旨在解耦模式链接和SQL生成过程,降低SQL生成的难度.第1阶段通过基于关系图注意力网络的模式链接器识别问题中提及的数据库表、列和值,利用问题的语法... 研究基于自然语言问题的结构化查询语言(SQL)生成问题(Text-to-SQL).提出两阶段框架,旨在解耦模式链接和SQL生成过程,降低SQL生成的难度.第1阶段通过基于关系图注意力网络的模式链接器识别问题中提及的数据库表、列和值,利用问题的语法结构和数据库模式项之间的内部关系,指导模型学习问题与数据库的对齐关系.构建问题图时,针对Text-to-SQL任务的特点,在原始句法依存树的基础上,合并与模式链接无关的关系,添加并列结构中的从属词与句中其他成分间的依存关系,帮助模型捕获长距离依赖关系.第2阶段进行SQL生成,将对齐信息注入T5的编码器,对T5进行微调.在Spider、Spider-DK和Spider-Syn数据集上进行实验,实验结果显示,该方法具有良好的性能,尤其是对中等难度以上的Text-to-SQL问题具有良好的表现. 展开更多
关键词 Text-to-SQL 自然语言查询 依存句法分析 关系图注意力网络
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基于自然语言的数据库查询生成研究综述 认领 引用 被引量：8
6
作者 刘喜平 舒晴 +2 位作者 何佳壕 万常选 刘德喜 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期4107-4136,共30页
数据库能够提供对大量数据的高效存储和访问,然而查询数据库需要掌握数据库查询语言SQL,对于普通用户而言存在一定的门槛.基于自然语言的数据库查询(即text-to-SQL)在最近几年受到了广泛的关注.对text-to-SQL问题的当前进展进行了系统... 数据库能够提供对大量数据的高效存储和访问,然而查询数据库需要掌握数据库查询语言SQL,对于普通用户而言存在一定的门槛.基于自然语言的数据库查询(即text-to-SQL)在最近几年受到了广泛的关注.对text-to-SQL问题的当前进展进行了系统的分析.首先介绍了问题背景,并对问题进行了描述;其次,重点分析了目前提出的text-to-SQL技术,包括基于流水线的方法、基于统计学习的方法,以及为多轮text-to-SQL而开发的技术,对每种方法都进行了深入的分析和总结.再次,进一步讨论了text-to-SQL所属的语义解析(semantic parsing)这一领域的研究.接着,总结了目前研究中广泛采用的数据集和评价指标,并从多个角度对主流模型进行了比较和分析.最后,总结了text-to-SQL任务面临的挑战,以及未来的研究方向. 展开更多
关键词 自然语言 数据库查询 SQL text-to-SQL 语义解析 自然语言处理
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