首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
RChiQL是一个基于受限汉语的关系数据库查询语言界面的计算模型,其中文法分析占有重要地位。本文引入了一种新的文法GWERSC(Grammar with ER Semantic Characteristics , ER语义特征文法) ,设计了分析算法,其内嵌的ER语义特征有利于排除语法分析的歧义并可简化语义分析。  相似文献   

2.
基于受限汉语的数据库自然语言接口技术研究   总被引:24,自引:0,他引:24  
介绍了一种新的基于受限汉语的数据库自然语言接口NLCQI(natural language (Chinese) query interface)的系统模型及设计框架.给出系统实现中具有特色的多栈结构的中间语言以及以关联路径搜索方法实现的中间语言向SQL转换的策略.实验表明,该系统采用的非过程化汉语查询句表达方式较自然,对汉语句型的理解、处理能力有较大的改进.  相似文献   

3.
数据库汉语自然语言查询模型研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
1.引言近年来国内数据库中文查询界面中,汉语查询模型主要有类关系代数表达式的中间语言转换模型,数据库E-R语义的汉语查询模型以及以条件为中心的语言理解模型等,作者仅就以上模型的长处和不足提出一种新的基于数据库E-R语义的查询模型。该模型的主要特点是采用数据库E-R语义理解模型,摆脱纯语言学理论的传统框架,将汉语查询句子与其指称的数据库模型的语义以及背景知识相结合,建立类SQL的表格式中间语言MQL,  相似文献   

4.
数据库NL界面上汉语查询的EAAD模型   总被引:6,自引:0,他引:6  
张亚南  徐洁磐 《计算机学报》1993,16(12):881-888
本文给出一种旨在描述数据库NL界面上汉语查询的语法,语义结构的EAAD模型。通过该模型,数据库自然语言界面上的查询分析与理解,可以与其相应的背景知识 机地结合起来,EAAD模型适合于描述任意构形上的ER模型或与其相应的关系模型上的汉语查询,尤其是描述涉及多实体,多路径的查询的结构规律,有利于增强数据库NL界面的理解力和可移植性。  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
关系数据库上泛关系查询与中文查询语言的接口   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文初步探讨了实现关系数据库上泛关系查询与自然语言查询接口的一种方法, 文章对其中的若干问题如词典的组织、翻译算法等作了比较详细的讨论并通过实例进行了具体的说明。  相似文献   

7.
数据库汉语查询接口CQI的设计和实现   总被引:5,自引:0,他引:5  
顾国良  王能斌 《计算机学报》1990,13(12):950-953
1.引言 研究数据库的自然语言接口,对促进数据库的广泛应用和自然语言理解的研究,都具有很大的意义。现在国内外都有这方面的研究,如RENDEZVOUS,ROBOT,PLANES、LIFER和IRUS。但是,以往在研制数据库的自然语言接口时,无论是混合进行语法分析和语义分析(如ROBOT),还是把两者分开(如IRUS),都没有充分利用数据库中包含的语义信息,没有把语法和语义很好地结合起来。  相似文献   

8.
基于自然语言计算模型的汉语理论解系统   总被引:4,自引:0,他引:4  
周经野 《软件学报》1993,4(6):41-46
本文首先给出了一种自然语言计算模型,该模型把自然语言交流过程划分为三个层次:语言形式,表层语义和深层语义,从而将自然语言理解抽象为一个复合函数UP。依据这个模型,我们设计了一个汉语理解系统,这个系统具有良好的扩展性和可移植性,该系统采用汉语语义结构文法来分析汉语句子,反语法分析和语义分析有机地结合在一卢。文中形式定义了词语的深层语义以及深层语义的基本运算,给出了分析器,理解器以及生成器的算法。  相似文献   

9.
数据库自然语言查询接口可以使用户直接以日常生活中使用的自然语言提出查询请求,获取数据库中的信息。这是一个具有重要理论价值和巨大实用价值的研究领域。本文在总结数据库汉语查询的语言规律基础上,重点介绍了我们设计实现的一个数据库汉语查询接口系统WTCDIS,最后给出了对该系统进行初步测试的结果。  相似文献   

10.
汉语受限语言的设计与应用   总被引:6,自引:2,他引:4  
在机器翻译和自然语言理解等领域内, 受限语言的研究是一项有意义的工作。本文在分析考查现代汉语岐义短语的基础上, 设计了一个汉语受限语言, 籍以对存在汉语中的岐义进行受限处理, 并且给出了一个应用实例——面向受限汉语的机器翻译前编辑系统。  相似文献   

11.
面向自然语言的空间数据库查询研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
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。  相似文献   

12.
关于数据库查询的自然语言接口研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

13.
14.
关系数据库SQL语言查询过程分析和优化设计   总被引:7,自引:1,他引:7  
文章讨论了在关系数据库管理与开发中,结构化查询语言SQL的优化设计。通过对一些查询语句执行过程的讨论,提出了相应的优化设计方法,具体例子表明,这种优化过程简单、方便、有效,可提高查询响应速度,改善数据库性能。  相似文献   

15.
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.  相似文献   

16.
本文根据面向对象的工程数据库管理系统(OOEDBMS)的特点,定义了面向对象的工程数据查询语言(OSQL)的模型,并分析,归纳了它的功能、特点,最后通过对我们CAD中心开发的面向对象的工程数据库管理系统OOEDBMS的结构、设计以及建立在其上的查询语言OSQL实现的介绍,对OSQL与数据库连接、抽象数据类型操纵、复杂语义表示、工作区设计等问题进行了一些有益的探讨,并对OSQL的进一步改进、扩充提出了设想。  相似文献   

17.
模糊关系数据库查询语言FSQL   总被引:1,自引:0,他引:1  
模糊数据库是模糊信息处理系统的重要组成部分。本文以SQL语言为基础,设计了模糊关系数据库查询语言FSQL。FSQL语言采用了模糊值模糊关系数据模型,提供了相应的模糊数据定义与模糊数据操纵功能。为了便于模糊信息的表示和管理,FSQL语言增加了模糊数据类型,如简单标量型、模糊标量型、简单数集、模糊数集等。另外,为了便于模糊查询,扩充了模糊比较库函数及自定义隶属函数。  相似文献   

18.
MSQL: A Query Language for Database Mining   总被引:9,自引:1,他引:8  
The tremendous number of rules generated in the mining process makes it necessary for any good data mining system to provide for powerful query primitives to post-process the generated rulebase, as well as for performing selective, query based generation. In this paper, we present the design and compilation of MSQL, the rule query language developed as part of the Discovery Board system.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号