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一种基于表结构和内容的问句理解方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.10 MB | 2021-03-22

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　　问句理解是模型将自然语言冋句转换成SαL的重要基础。目前多数利用深度学习的模型仅是通过数据库结构，未结合数据库内容充分理解问句生成SQL查询。在 SQLOVA模型的基础上，提出一种基于表结构和内容的问句理解方法。利用表结构和表内容关注机制获得问句更准确的语义表达式，通过子类分类任务填充SQL草图完成SQL查询。在阿里云首届中文NL2SQL挑战赛发布的中文数据集上进行测试，结果表明，结合数据库结构与内容的问句理解方法取得78%的准确率，比不结合表内容的模型高出1，8%，在 WIKISQL数据集上比 Sqlova准确率高出1.4%，可以有效提高生成SQL查询的准确率。

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