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申请/专利权人：江苏方天电力技术有限公司;东南大学

摘要：本发明公开了基于限制性约束的带噪NL2SQL方法和装置，包括以下步骤：1NL2SQL知识库构建步骤，构造由查询问题、SQL查询语句以及表结构一一对应的数据条目，初步构建知识库；2带噪NL2SQL数据集构建步骤，用于根据NL2SQL知识库划分训练集、验证集以及测试集，人工引入噪声标签，构建带噪NL2SQL数据集；3带噪NL2SQL模型构建步骤，用于分别构建带噪子任务编码模型、无噪子任务编码模型；为了消除带噪子任务对其他任务的影响，构建限定性约束的方法缓解噪声对模型的影响；4带噪NL2SQL模型训练步骤，用于构建损失函数，构建优化函数。本发明的模型和最近一些先进的方法进行了比较，实验结果显示本发明的方法较之有了很大的提升。

主权项：1.基于限制性约束的带噪NL2SQL方法，其特征在于，包括以下步骤：aNL2SQL知识库构建步骤，利用用户的查询问题，人工编写SQL查询语句，构造由查询问题、SQL查询语句以及表结构一一对应的数据条目，初步构建知识库；b带噪NL2SQL数据集构建步骤，用于根据NL2SQL知识库划分训练集、验证集以及测试集，人工引入噪声标签，构建带噪NL2SQL数据集；c带噪NL2SQL模型构建步骤，用于分别构建带噪子任务编码模型、无噪子任务编码模型；为了消除带噪子任务对其他任务的影响，构建限定性约束的方法缓解噪声对模型的影响；d带噪NL2SQL模型训练步骤，用于构建损失函数，构建优化函数；带噪子任务编码模型具体为：带噪子任务编码模型的优化目标只包含SELECT部分的子任务SELECT-AGG，其中，SELECT_agg＝“Max”，使用BERT进行编码的到相应的文本表示Eagg；根据Eagg预测聚合操作SELECT-AGG，取值范围为{“NONE”，“MAX”，“MIN”，“COUNT”，“SUM”，“AVG”}，Wsagg为权重； 无噪子任务编码模型具体为：无噪子任务编码模型的优化目标包含WHERE部分的子任务WHERE-COL、WHERE-NUM、WHERE-OP、WHERE-VALUE以及SELECT部分的子任务SELECT-COL，使用BERT进行编码的到相应的文本表示E；根据E预测WHERE子任务，首先预测列名COL使用的数量WHERE-NUM，为权重，公式如下： 在预测完列名COL的数量之后，接下来需要预测对应数量使用的是哪些列名WHERE-COL，取值范围为当前数据表中的所有列名，分类概率分布为权重，公式如下： 在选定使用的列名COL后，还需要预测列名对应的比较操作WHERE-OP，取值范围为{“”，“”，“＝”，“！＝”，“＝”，“＝”}，假设当前选中的列名COL为数据表T中的hi，为权重，分类概率分布公式如下： 通过对原始的自然语言查询进行序列标注，标注中包含START和END两个特殊标签，在这两个标签之间的文本就是获取的条件值；利用这个整体特征表达，对其构建分类模型，用于判断当前文本类型的VAL值构成的候选条件是否在SQL语句中，以及为权重，二分类问题取值范围为{0，1}； 根据E预测列名SELECT-COL，取值范围为当前数据表中的所有列名，Wscol为权重，分类概率分布公式如下：

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百度查询： 江苏方天电力技术有限公司 东南大学 基于限制性约束的带噪NL2SQL方法和装置