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因此,自然语言查询生成SQL语句,简称NL2SQL任务的自然语言处理技术,尤其是中文NL2SQL具有重要的研究价值。如何从语法和语义层面准确地理解自然语言,以及如何消除自然语言查询,数据库中的数据表结构及内容和SQL语句三者之间在表达和结构上的差距,是NL2SQL任务中面临的主要挑战。
SQL语句生成系统(SQL-Engine)是BI工具中不可或缺的重要组成部分。由于商业智能领域的商业特征,SQL-Engine相关技术只掌握在几家大型商业智能工具生产商手中。但是,目前相关学术界对SQL-Engine的研究相对较少,可以参考的文献与项目非常匮乏。
Seq2SQL：使用强化学习通过自然语言生成SQL.Seq2SQL属于naturallanguageinterface（NLI）的领域，方便普通用户接入并查询数据库中的内容，即用户不需要了解SQL语句，只需要通过自然语言，就可查询所需内容。.Seq2SQL借鉴的是Seq2Seq的思想，与Seq2Seq应用于机器翻译与...
2、从自然语言问题和表结构生成SQL查询语句.在这项工作中，我们考虑的是WikiSQL任务，不同于以往的NL2SQL数据集，Wikiql任务有几个我们所期望的属性。.首先，它提供了一个大型数据集，在其中神经网络可以进行有效的训练。.第二，它利用群体资源收集人类...
本论文中模型包含三层结构，分别是SequenceEncoder、ContextEnhancedSchemaEncoder、OutputLayer（输出层），其中输出层完成SQL语句的生成，我们将其分为6个子任务（select-column,select-aggregation,where-number,where-column,where-operator
人们越来越习惯于通过自然语言来进行人机交互，如何能让计算机与用户之间的“沟通”更加顺畅？微软亚洲研究院自然语言计算组在ACL2018上提出了一个融合SQL语法的生成式语析模型，能够更加准确地将用户输入的自然语言转化为机器可以理解并执行的表达形式。
基于BI工具的OLAPSQL语句生成系统研究与实现胡仁强;杜晓峰;张笑燕目前,商业智能工具作为将企业中现有数据转化为知识、帮助企业做出恰当业务经营决策的重要工具,在国内外多个行业的企业中已经得到了广泛应用,其中,BI工具SQL语句生成系统是BI工具中不可或缺的联机分析处理部分的重要组成。
基本思想是基于SQL语法和给定的数据库自动生成SQL语句和对应的伪自然语言问题。由标注者对伪自然语言问题进行人工改写，过滤掉不自然及不可理解的问题。为了保证数据质量，我们采用两个自动评估指标对标注的数据进行评估，并对低质...
MySQL存储过程具有以下优点：.(1）增强了SQL语言的功能和灵活性，可以实现复杂的判断和运算。.(2）存储过程被创建编译后，允许被反复调用，而且对其语句进行修改不需要修改源程序。.(3）执行的速度比较快。.存储过程是预编译的，首次执行时，内存中...
因此,自然语言查询生成SQL语句,简称NL2SQL任务的自然语言处理技术,尤其是中文NL2SQL具有重要的研究价值。如何从语法和语义层面准确地理解自然语言,以及如何消除自然语言查询,数据库中的数据表结构及内容和SQL语句三者之间在表达和结构上的差距,是NL2SQL任务中面临的主要挑战。
SQL语句生成系统(SQL-Engine)是BI工具中不可或缺的重要组成部分。由于商业智能领域的商业特征,SQL-Engine相关技术只掌握在几家大型商业智能工具生产商手中。但是,目前相关学术界对SQL-Engine的研究相对较少,可以参考的文献与项目非常匮乏。
Seq2SQL：使用强化学习通过自然语言生成SQL.Seq2SQL属于naturallanguageinterface（NLI）的领域，方便普通用户接入并查询数据库中的内容，即用户不需要了解SQL语句，只需要通过自然语言，就可查询所需内容。.Seq2SQL借鉴的是Seq2Seq的思想，与Seq2Seq应用于机器翻译与...
2、从自然语言问题和表结构生成SQL查询语句.在这项工作中，我们考虑的是WikiSQL任务，不同于以往的NL2SQL数据集，Wikiql任务有几个我们所期望的属性。.首先，它提供了一个大型数据集，在其中神经网络可以进行有效的训练。.第二，它利用群体资源收集人类...
本论文中模型包含三层结构，分别是SequenceEncoder、ContextEnhancedSchemaEncoder、OutputLayer（输出层），其中输出层完成SQL语句的生成，我们将其分为6个子任务（select-column,select-aggregation,where-number,where-column,where-operator
人们越来越习惯于通过自然语言来进行人机交互，如何能让计算机与用户之间的“沟通”更加顺畅？微软亚洲研究院自然语言计算组在ACL2018上提出了一个融合SQL语法的生成式语析模型，能够更加准确地将用户输入的自然语言转化为机器可以理解并执行的表达形式。
基于BI工具的OLAPSQL语句生成系统研究与实现胡仁强;杜晓峰;张笑燕目前,商业智能工具作为将企业中现有数据转化为知识、帮助企业做出恰当业务经营决策的重要工具,在国内外多个行业的企业中已经得到了广泛应用,其中,BI工具SQL语句生成系统是BI工具中不可或缺的联机分析处理部分的重要组成。
基本思想是基于SQL语法和给定的数据库自动生成SQL语句和对应的伪自然语言问题。由标注者对伪自然语言问题进行人工改写，过滤掉不自然及不可理解的问题。为了保证数据质量，我们采用两个自动评估指标对标注的数据进行评估，并对低质...
MySQL存储过程具有以下优点：.(1）增强了SQL语言的功能和灵活性，可以实现复杂的判断和运算。.(2）存储过程被创建编译后，允许被反复调用，而且对其语句进行修改不需要修改源程序。.(3）执行的速度比较快。.存储过程是预编译的，首次执行时，内存中...
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