兵棋数据智能分析：NL2SQL在统计查询中的应用研究

"该资源是一篇发表在《系统仿真学报》上的学术论文，主要探讨了如何利用NL2SQL（自然语言到结构化查询语言）技术进行兵棋数据的智能统计分析。研究针对兵棋数据的特性，解决传统查询方式在处理海量数据时的效率问题，提出了新的解决方案。论文提出了人机协助、动态迭代的数据集构建策略，时间表达式的识别与规范化方法，以及改进的Bridge模型以应对大数据量下的查询值提取。这些方法的综合应用提高了兵棋数据查询的精准匹配准确率至75%以上。" 本文主要关注的是在兵棋推演场景下，如何利用自然语言处理技术提升数据查询和分析的效率。NL2SQL技术是关键，它允许用户用自然语言提问，系统则转换成SQL查询以获取信息。面对兵棋推演产生的大量复杂数据，传统的界面查询方式存在效率低、准确性不足的问题。 首先，研究者注意到兵棋数据集的构建通常面临挑战，尤其是在缺乏领域特定数据的情况下。为解决这一问题，他们提出了一种基于人机交互和动态迭代的方法，旨在逐步完善和扩充兵棋数据集，使其更适应智能统计查询的需求。 其次，由于兵棋查询往往涉及时间敏感的信息，研究者设计了一套结合规则和深度学习的时间表达式识别和规范化机制。这有助于准确理解和处理与时间相关的查询，提高查询的精确性。 再者，对于大规模兵棋数据中的查询值提取难题，研究者对Bridge模型进行了改进，优化了其值提取和SQL生成架构。这样的调整有助于在大数据量环境下更高效地定位和提取所需信息。 最后，通过综合应用上述策略，论文表明兵棋数据查询的精准匹配准确率可以达到75%以上，这显著提升了数据分析的速度和质量，从而更好地支持兵棋推演中的决策制定。 关键词包括兵棋、NL2SQL、数据集、时间处理和统计查询，表明了研究的主要内容和技术焦点。这篇论文为军事领域的数据处理和智能分析提供了一个实用且有效的解决方案，具有较高的理论价值和实际应用潜力。