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面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型
1
作者 王庆丰 李旭 +1 位作者 姚春龙 程腾腾 《计算机工程》 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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基于问句语义图神经网络的中文问句生成SQL语句研究
2
作者 张海芳 何清龙 《运筹与模糊学》 2024年第1期83-90,共8页
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。... 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%。 展开更多
关键词 Text-to-sql 自然语言处理 图神经网络 中文多表sql语句生成
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