一种数据库汉语查询接口的设计与实现

使数据库自然语言接口(NLIDB)能够处理灵活多变的查询语句,增强NLIDB的可用性,是NLIDB研究的一个重要目标.设计并实现了一种数据库汉语查询接口.该查询接口采用语义依存树作为查询语句向SQL转化的中问语言,在构建了基于Nivre算法的语义依存树生成模型的基础上,提出了解决数据库语义歧义问题的方法以及一种新的将语义依存树划分为集合块的划分策略及其向SQL语句的转化方法.实验表明,该系统能够有效地处理各种形式的查询问句,具有良好的可用性.     

数据库自然语言查询系统Nchiql中语义依存树向SQL的转换

本文介绍了关系数据库受限自然语言查询系统NChiql中语义依存树向SQL的转换算法。文章首先介绍了集合块的概念、划分方法以及集合块向SQL的转换算法,然后再给出最大集合块的再次划分方法,最后形成完整的转化算法。     

中文数据库自然语言查询系统Nchiql设计与实现

中文数据库自然语言查询的研究有两个基本目标,首先解决NLIDB面临的可移植性和可用性的问题,其次提出适合中文自然语言查询处理的特有方法,为此开了了中文数据库自然语言查询系统NChiql,从总体设计的角度,介绍了NChiql中的可移植性体系结构、中文自然语言查询分析、基于数据库语言的自然语言查询分析与转换和智能界面管理等内容,实验表明,该系统具有良好的可用性及高效和鲁棒的语言分析器。     

基于复述的中文自然语言接口

针对传统以句法分析为主的数据库自然语言接口系统识别用户语义准确率不高,且需要大量人工标注训练语料的问题,提出了一种基于复述的中文自然语言接口(NLIDB)实现方法。首先提取用户语句中表征数据库实体词,建立候选树集及对应的形式化自然语言表达;其次由网络问答语料训练得到的复述分类器筛选出语义最相近的表达;最后将相应的候选树转换为结构化查询语句(SQL)。实验表明该方法在美国地理问答语料(GeoQueries880)、餐饮问答语料(RestQueries250)上的F1值分别达到83.4%、90%,均优于句法分析方法。通过对比实验结果发现基于复述方法的数据库自然语言接口系统能更好地处理用户与数据库的语义鸿沟问题。     

基于深度学习的数据库自然语言接口综述

数据库自然语言接口(natural language interface to database,NLIDB)能够凭借自然语言描述实现数据库查询操作,是促进用户无障碍地与数据库交互的重要工具.因为NLIDB具有较高的应用价值,近年来一直受到学术与商业领域的关注.目前成熟的NLIDB系统大部分基于经典自然语言处理方法,即通过指定的规则实现自然语言查询到结构化查询的转化.但是基于规则的方法仍然存在拓展性不强的缺陷.深度学习方法具有分布式表示和深层次抽象表示等优势,能深入挖掘自然语言中潜在的语义特征.因此近年来在NLIDB中,引入深度学习技术成为了热门的研究方向.针对基于深度学习的NLIDB研究进展进行总结:首先以解码方法为依据,将现有成果归纳为4种类型分别进行分析;然后汇总了7种模型中常用的辅助方法;最后根据目前尚待解决的问题,提出未来仍需关注的研究方向.     

自然语言向SQL代码的转化方法

为解决智能学习系统查询语言的转化问题,提出一种自然语言向SQL代码转化的方法。利用所建立的字典扫描单词和理解语义,采用改进后的单词提取技术扫描自然语言串,以生成语义依赖树,并将其语义关系划分为若干独立的集合块,通过对该集合块遍历生成与自然语言等价的SQL代码。实验结果表明,该转化方法简单有效。     

基于投射的藏语语义依存分析研究

藏语是语序非常灵活的一种语言,藏语词法分析和句法分析等浅层研究不能很好地满足藏语自然语言理解的需求。从简单句型的藏语句子出发,研究了基于投射的藏语语义依存分析,构建了藏语语义依存树库,设计了语义依存弧类型分析特征模板。最后通过最大熵分类模型,对人工分析过的语义依存弧的句子进行依存弧的类型分析并进行标注,为今后的语义依存分析提供新的思考视角和更好的理论支撑。     

一种面向自然语言交互接口语义分析的MNet方法研究

自然语言接口的语义分析任务是将自然语言指令转化为某种目标系统的形式化描述逻辑，是对自然语言的形式化建模，但语义分析模型在可视化、并发性、复杂度、一致性、可变性等方面还不够完善.在吸收语义网、深度网络、依存分析等现有概念基础上，提出一种综合的意元网络MNet的语义分析方法.MNet由意元、内关系、外关系及特征属性构成，并通过层次化递归的方式进行定义，期待面向从短语、句子到篇章的整体语义空间描述.从元关系、树结构和网结构3个过程设计了MNet一般构造算法.重点提出了自底向上规约式的MNet语义依存树构造算法，实验表明MNet能有效解决语义依存分析和自然语言控制接口问题.将SCADA系统的自然语言操控接口的语义分析过程转化成MNet的一般构造过程，为自然语言语义分析提供了一定的思路.     

基于Ontology的信息查询系统模型研究

当前,网络信息资源呈现爆炸式增长趋势,用户对信息查询的要求也越来越高,传统的各种信息查询技术已经很难满足这种要求。未来的因特网作为人类的信息库、知识库,应该支持用户以自然语言的方式来完成信息查询,并具备理解语义,进行自动扩展、联想的智能化查询系统。该文提出一个基于Ontology的信息查询系统模型,实现支持自然语言的理解和语义层面的智能化查询功能。     

关联数据的自然语言查询方法

以RDF结构为基础的数据网的发展中,高效数据检索成为关键问题之一。形式化查询语言(如SPARQL)因其语法的复杂性及查询本体的相关性阻碍其效用的发挥,迫切需要新的方法或工具实现以自然语言为基础(如关键字检索)的检索。形式化查询语言是检索这类结构化数据的有效方式,用户习惯自然语言为基础的检索方式。因而如何自动将关键词为基础的检索方式转换成以形式化查询为基础的检索方式是实现数据网的重要一环。关联数据的自然语言查询方法自动将自然语言查询转换成SPARQL查询,提高系统的有效性和效率。文中在抽象转换度量模型的基础上,以本体为基础构建查询语义图及实现语义消歧,构建SPARQL查询。实验结果表明,该方法具有更高的召回率、精度及更低的时间消耗。