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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。
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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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职称材料
自然语言生成多表SQL查询语句技术研究
被引量：
18
2
作者
曹金超
黄滔
+2 位作者
陈刚
吴晓凡
陈珂
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第7期1133-1141,共9页
自然语言生成SQL查询不仅是构建智能数据库查询系统的一个重要组成部分,亦是新型供电轨道交通系统混合时态大数据个性化运维的难点之一。目前利用深度学习模型的方法专注于数据库中单表SQL查询生成,无法解决数据库中多表SQL查询生成。...
自然语言生成SQL查询不仅是构建智能数据库查询系统的一个重要组成部分,亦是新型供电轨道交通系统混合时态大数据个性化运维的难点之一。目前利用深度学习模型的方法专注于数据库中单表SQL查询生成,无法解决数据库中多表SQL查询生成。针对这个问题,采用一种基于SQL语句模板填充的方法,将序列生成问题转化为多个分类问题,在训练深度学习模型的过程中充分利用SQL子句不同预测成分之间的依赖关系。在FROM子句的多表JOIN路径生成方面,将其建模为斯坦纳树问题,采用一种全局最优的算法来进行求解。在一个开放的文本生成SQL数据集Spider上对模型和算法进行实验验证,实验结果表明该方法能有效地提升多表SQL查询生成的查询匹配准确率。
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关键词
自然语言
SQL查询生成
多表
模板填充
深度学习
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职称材料
题名
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
姚春龙
程腾腾
机构
大连工业大学信息科学与工程学院
大连工业大学工程训练中心
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第3期362-368,共7页
基金
辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”项目(J2020113)
辽宁省教育厅科学研究项目(LJKZ0537)
2024年度辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助项目(LJ212410152070)。
文摘
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。
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
Keywords
Chinese Text-
to
-
structured
query
language
(SQL)
natural
language
query
SQL statement generation in Chinese
pre-trained models
Text-
to
-SQL datasets
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
自然语言生成多表SQL查询语句技术研究
被引量：
18
2
作者
曹金超
黄滔
陈刚
吴晓凡
陈珂
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
浙江邦盛科技有限公司
浙江大学浙江省大数据智能计算重点实验室
网易(杭州)网络有限公司
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第7期1133-1141,共9页
基金
国家重点研发计划No.2017YFB1201001
国家自然科学基金No.61672455
浙江省自然科学基金No.LY18F020005。
文摘
自然语言生成SQL查询不仅是构建智能数据库查询系统的一个重要组成部分,亦是新型供电轨道交通系统混合时态大数据个性化运维的难点之一。目前利用深度学习模型的方法专注于数据库中单表SQL查询生成,无法解决数据库中多表SQL查询生成。针对这个问题,采用一种基于SQL语句模板填充的方法,将序列生成问题转化为多个分类问题,在训练深度学习模型的过程中充分利用SQL子句不同预测成分之间的依赖关系。在FROM子句的多表JOIN路径生成方面,将其建模为斯坦纳树问题,采用一种全局最优的算法来进行求解。在一个开放的文本生成SQL数据集Spider上对模型和算法进行实验验证,实验结果表明该方法能有效地提升多表SQL查询生成的查询匹配准确率。
关键词
自然语言
SQL查询生成
多表
模板填充
深度学习
Keywords
natural
language
SQL(
structured
query
language
)
query
generation
multi-table
sketch filling
deep learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型
王庆丰
李旭
姚春龙
程腾腾
《计算机工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自然语言生成多表SQL查询语句技术研究
曹金超
黄滔
陈刚
吴晓凡
陈珂
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020
18
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职称材料
已选择
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参考文献
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