知识增强的NL2SQL模型:KE-SQL
134 浏览量
更新于2024-08-03
收藏 2.38MB PDF 举报
"基于知识增强的NL2SQL方法探讨了如何利用知识图谱改善自然语言到SQL查询转换的准确性。"
本文介绍了面向关系型数据库的自然语言查询技术,即NL2SQL,其目标是将自然语言问句转化为SQL查询语句。当前的NL2SQL方法主要依赖对问句和数据库表结构的编码,但这种方法往往无法充分理解问句的语义,容易产生歧义,导致转换错误。针对这一问题,文章提出了一个名为KESQL(Knowledge Enhanced SQL)的知识增强NL2SQL模型。
KESQL模型通过实体链接技术将问句中的实体与外部知识图谱关联起来,如选用DBpedia作为知识源,以增强模型对问句的理解。作者提出两种知识增强方案:符号化和向量化。符号化方法利用知识图谱中的实体关系作为结构信息,帮助模型理解问句中的实体间的关系;而向量化方法则是将知识图谱中的实体和关系转换为向量形式,通过深度学习模型捕获其语义相似性。
文章系统地分析了不同类型的知识(如实体、属性、关系等)对NL2SQL任务的影响,以及不同融合这些知识的方式(如并行、串联等)的优缺点。实验结果显示,引入知识增强显著提高了NL2SQL任务的性能,验证了该方法的有效性。
关键词NL2SQL、实体链接和知识增强是本文的核心概念。实体链接是将问句中的实体与知识图谱中的对应实体关联,为模型提供额外的语境信息。知识增强则通过引入外部知识,尤其是命名实体的相关知识,帮助模型更准确地理解问句的意图,从而提升SQL查询生成的准确性。
基于知识增强的NL2SQL方法是一种创新的解决方案,它通过结合自然语言处理和知识图谱技术,解决了现有NL2SQL方法在理解和处理复杂语义时的局限性。这一研究对于提升人机交互的效率,尤其是在数据库查询场景下,具有重要的实践意义。
2021-09-05 上传
2023-01-31 上传
2023-09-19 上传
2024-05-30 上传
2023-10-22 上传
2024-06-04 上传
2023-05-10 上传
2023-06-10 上传
2023-05-27 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/7be31534d5d34df890f6ea820718b8ed_liaozp88.jpg!1)
徐浪老师
- 粉丝: 7084
- 资源: 6879
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景