基于递归式最大匹配法的数据库查询接口的实现

针对中史自然语言应用在数据库查询这一特殊领域，提出了比较适用于数据库查询的递归式最大匹配法，它是最大匹配法的改进算法。在该算法的基础上，实现了一个中文自然语言数据库查询的接口，该接口允许用户随意输入中文自然语言，把用户的输入语句处理后生成存放中间结果的多又树，然后根据多又树生成SQL语句，进行数据库查询。     

基于自然语言的检索方法在图案数据库中的应用研究*

基于自然语言的检索方法已经应用到许多数据库系统中。根据图案数据库的特点,提出了一个基于自然语言的检索模型,论述了怎样将自然语言转换成查询语句（SQL语句）需要注意的一系列问题。     

面向自然语言的空间数据库查询研究

随着地理信息系统深入应用于人们的日常生活,面向自然语言的空间数据库查询的研究越来越被人们重视。论文根据地理要素间基本的空间关系(度量关系、拓扑关系、方向关系),讨论了面向自然语言的各种空间关系的基本查询形式以及查询语句中的空间语义,在此基础上,为进一步的理解以空间分析、网络分析作为自然语言查询条件的研究打下了基础。     

关于数据库查询的自然语言接口研究

本文探讨了为数据库查询提供自然语言接口的可能性,给出了查询流程、基于状态转换图的词法分析和语法分析方法、将疑问句转换成SOL查询语句的方法以及由查询结果生成回答句的方法。     

基于面向对象的受限自然语言查询系统的设计与实现

该文针对当前研究的热点问题--界面层自然语言理解的应用,设计了一个基于面向对象设计方法的受限自然语言数据库查询系统。该系统允许用户输入比较随意的中文查询命令,把用户的输入转换成标准的SQL语句,在事先规定的数据库中完成用户所要求的查询,并对中文分词的歧义处理,提出了一种新的分词算法IFM算法,有效地解决了交叉型歧义切分问题。     

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.     

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。     

基于自裁剪异构图的NL2SQL模型

自然语言转换为结构化查询语言（NL2SQL）是语义解析领域的重要任务,其核心为对数据库模式和自然语言问句进行联合学习。现有研究通过将整个数据库模式和自然语言问句联合编码构建异构图,使得异构图中引入大量无用信息,并且忽略了数据库模式中不同信息的重要性。为提高NL2SQL模型的逻辑与执行准确率,提出一种基于自裁剪异构图与相对位置注意力机制的NL2SQL模型（SPRELA）。采用序列到序列的框架,使用ELECTRA预训练语言模型作为骨干网络。引入专家知识,对数据库模式和自然语言问句构建初步异构图。基于自然语言问句对初步异构图进行自裁剪,并使用多头相对位置注意力机制编码自裁剪后的数据库模式与自然语言问句。利用树型解码器和预定义的SQL语法,解码生成SQL语句。在Spider数据集上的实验结果表明,SPRELA模型执行准确率达到71.1%,相比于相同参数量级别的RaSaP模型提升了1.1个百分点,能够更好地将数据库模式与自然语言问句对齐,从而理解自然语言查询中的语义信息。     

用于考古数字博物馆应用的WSDM算法

提出了一种新的分词算法——WSDM算法。该算法针对特定的考古数字博物馆应用领域,基于各单词的语义概念,参照和单词相关的数据库语义进行单词的划分,它在设计实现的考古数字博物馆的汉语自然语言查询系统中有效地消除了切分单词的歧义性,最大程度的支持了语义分析的需要和自然语言查询语句到SQL的转化。     

基于模糊算法的数据库查询工具的设计

利用SQL进行数据库查询,可以完成复杂条件的数据查询,但是,它只能表示和处理精确数据,无法表达自然语言中的模糊。针对具体人员信息数据库,提出了基于人员年龄、身高与体重的模糊单词、模糊隶属函数、模糊算子的表达式,并提出了模糊SQL语句的自动生成方法。提出并实现的基于模糊算法的人员信息数据库查询工龄,已经应用于暂住人口IC卡管理信息系统,并对其它相关模糊数据库查询具有有较好的参考意义。     

正则表达式在数据库查询中的应用

SQL语句在数据库查询中具有非常重要的地位,但是标准的SQL语句在复杂的数据库查询中却存在着诸多不足。而正则表达式有着强大的查询功能,通过对正则表达式特殊字符以及数据库查询语言中谓词的分析,提出了将正则表达式运用于数据库查询当中的新查询方法,并对该方法在实际查询应用当中会遇到的几个普遍问题进行了探讨。从而证明该方法不仅可以降低查询语句的复杂程度而且还能简化对出错语句的修改工作。     

SQL Server数据库查询优化方法探究

目前数据库面临的主要问题是SQL查询语句的优化。本文通过分析了SQL Server数据库查询优化器的执行策略,提出了SQL语句中切实有效的查询优化方法。以拓宽优化数据查询的灵活性。有效提高查询效率以及数据库的整体性能。     

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。     

用SQL语言进行动态查询

数据查询是数据库管理系统(DBMS)的核心操作,数据库系统的主要功能是通过数据库支持的数据语言来实现,SQL语言提供了SELECT语句进行数据库的查询,该语句具有灵活的使用方式和丰富的功能。在程序中根据需求临时组装SQL语句,可以实现语句可变、条件可变的动态查询的设计要求。     

一种基于自然语言生成的XML关键字查询技术

为了解决基于LCA（Lower Common Ancestor）的XML关键字查询丢失语义的问题,提出了一种基于“自然语言生成技术（Natural Language Generation,NLG）”的XML关键字查询技术,将NLG的内容规划应用到XML文档,产生针对用户查询的消息语句集,通过对消息语句集的筛选既可以实现基于语义的XML关键字查询,又可以极大地提高查询效率。     

数据库系统中SQL语句优化

查询是数据库中最基本、最常用、最复杂的操作,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能。本文主要讨论了基于SQL查询重写技术的数据库查询优化策略,通过查询重写可以把用户所写的效率不高的SQL语句重新优化组合,使之成为效率较高的查询语句。     

基于模糊理论的查询技术研究

在现实生活中查询对象既有确定性数据也有大量模糊性数据，现有传统查询技术已无法满足此要求。将模糊理论与数据库系统相结合，得到一种数据查询新技术。建立了模糊化查询命令格式，构造了模糊查询语句，应用于实例中，查询效果明确；并提出了一种更接近自然语言的语义距离计算方法，构筑了众模糊数据库中实现查询的理论框架。     

NChiql中基于语义依存树的语言转述

1.概述作为一个高效、鲁棒的自然语言查询接口系统(NLIDB),在进行了自然语言查询的分析之后,要有及时的反馈功能帮助用户理解系统的处理结果,避免用户对结果理解的偏差。具体来说,NLIDB的反馈功能,包括两个层次的含义:一是中间结果的反馈,即把系统对自然语言处理的中间结果(可以认为是系统对语言的一种理解)以某种用户可以接受的形式反馈给用户,常见的形式是把中间结果重新转换为自然语言,即转述(paraphrasi-ng);另一种是查询结果的反馈,即对查询结果作出明确的分析和解释,帮助用户理解系统的处理结果,我们称这一部分为结果语义分析。 NChiql在将自然语言查询转化为数据库查询语言之前,提供一套交互机制来确保系统对自然语言查询的理解和用户真正查询要求一致是极为必要的。 NChiql系统的自然语言理解过程可分为两阶段,即首先将自然语言转化为无歧义的中间形式——语义依存树,然后再将语义依存树转换成为SQL语句。     

用SQL语言进行动态查询

数据查询是数据库管理系统(DBMS)核心操作，数据库系统的主要功能是通过数据库支持的数据语言来实现．SQL语言提供了SELECT语句进行数据库的查询，该语句具有灵活的使用方式和丰富的功能。在程序中根据需求临时组装SQL语句，可以实现语句可变、条件可变的动态查询的设计要求。     

数据库汉语查询系统中隐含知识查询的研究

该文讨论了目前现有数据库汉语查询系统中的存在问题,根据关系数据库中数据表示与自然语言(汉语)查询句的语义模型不同,提出了数据库汉语查询时隐含知识的查询,对数据库中的隐含知识以概念图来表示,从而建立了自然语言和数据库查询命令SQL语言的直接联系。实现了这种数据库隐含知识查询的实验系统,从一定程度上提高了数据库汉语查询的智能性。