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申请/专利权人：杭州电子科技大学;杭州电子科技大学滨江研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法，包括如下步骤：S1、连接领域数据库并存储数据库模式信息；S2、基于领域数据库和领域背景知识构建知识库并挂载到大语言模型中；S3、基于SQL‑to‑Text模型生成Text‑SQL数据集；S4、使用Text‑SQL数据集对大语言模型进行微调、评估和优化，构建高性能的Text2Sql模型；S5、输入自然语言问题并基于Prompt和领域知识库对其优化；S6、通过Text2Sql模型解析语义并基于需求设计Prompt推理结果。该方法基于Prompt优化自然语言问题输入，面向领域大模型预训练微调并挂载领域知识库进行数据增强生成，这样做可以实现复杂的查询需求，无需依赖繁琐的人工工作，同时有效降低了数据噪声和语义歧义的风险。该方法还可以应用于各种领域并提高Text2SQL的准确性。
主权项：1.一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、连接领域数据库并存储所述领域数据库的模式信息；步骤2、基于领域数据库和该领域数据库的领域背景知识构建领域知识库，将所述领域知识库挂载到大语言模型中；步骤3、基于SQL-to-Text模型生成Text-SQL数据集；步骤4、将Text-SQL数据集按比例划分为训练集和测试集，分别应用训练集和测试集对大语言模型进行微调和评估，并根据评估结果进行优化，优化后得到Text2Sql模型；步骤5、输入自然语言问题并基于Prompt和领域知识库对自然语言问题进行优化；步骤6、通过Text2Sql模型解析语义并基于需求设计Prompt推理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 杭州电子科技大学滨江研究院有限公司 一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法
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