树状模型提升中文NL2SQL：复杂查询转SQL技术研究

本文主要探讨了"基于树状模型的复杂自然语言查询转SQL技术研究"这一主题，针对自然语言查询转SQL (NL2SQL) 的挑战进行深入剖析。NL2SQL是一种关键技术，它允许用户通过自然语言交互方式查询数据库，为非专业用户提供了一种直观的访问接口，进而支持基于数据库的自然问答。在当前的研究趋势中，大多数工作依赖于序列到序列 (Seq2seq) 模型来处理查询问题，但这种方法在处理中文口语化表达和复杂计算表达式时存在局限性。 针对这些问题，研究者提出了一个新颖的方法，即采用树状模型替代传统的序列表示，将复杂的自然语言查询分解为一个多叉树结构。在这个模型中，每个树节点代表SQL语句的不同组成部分，如表名、列名、操作符等。通过深度优先搜索策略，该模型能够自顶向下地预测和生成SQL语句，有效地应对中文查询的复杂性和口语化表达。 研究者将他们的方法应用到了DuSQL中文NL2SQL竞赛的官方测试集上，并取得了显著的成果，分别获得了第一和第二名的好成绩，这有力地证明了树状模型在复杂中文查询转SQL任务中的有效性。论文的关键技术涉及到自然语言处理（NLP）、语义解析以及SQL语句生成，对应于中图法分类号TP311。 引用格式方面，对于中文读者，可以参考以下格式： 赵猛, 陈珂, 寿黎但, 伍赛, 陈刚. 基于树状模型的复杂自然语言查询转SQL技术研究. 软件学报, 2022, 33(12): 4727-4745. <http://www.jos.org.cn/1000-9825/6686.htm> 而对于英文读者，引用格式为： Zhao M, Chen K, Shou LD, Wu S, Chen G. Converting Complex Natural Language Query to SQL with a Tree-Based Model. Journal of Software, 2022, 33(12): 4727-4745. doi: 10.13328/j.cnki.jos.006686. 本文的核心贡献在于提供了一种创新的解决复杂中文NL2SQL问题的方法，展示了在实际应用中取得的优秀性能，为该领域的进一步研究和发展提供了新的思路。