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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供一种基于自裁剪异构图的自然语言转结构化查询方法，首先基于专家知识的异构图构建规则使用数据库模式和问句来构建异构图，并融入了专家知识形成的规则来约束异构图中边的构建，相比全量异构图拥有更少但是更加重要的信息，更好地建模了问句与数据库模式之间的联系，能够促进模型学习到正确的SQL语言特征，提升模型的准确率和执行率。然后针对数据库模式中元素的重要程度问题，提出一种自裁剪机制，根据二分类模型判断异构图中节点与问句的是否存在关联，并裁剪掉图中与问句无关的节点和边，帮助模型剔除与问句相对无关的信息，从而实现了精细化的数据过滤，减少了结构化模式信息中无用信息的噪声，提升了模型的检索响应速度与准确率。
主权项：1.一种基于自裁剪异构图的自然语言转结构化查询方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采用序列到序列架构构建SPRELA模型，该模型具有异构图构建模块、SPRELA编码器、自裁剪子模型以及SPRELA解码器；步骤S2，将待测数据库模式与问句输入至所述SPRELA模型，由所述异构图构建模块构建出对应的异构图，所述异构图由节点集合和边集组成；步骤S3，所述SPRELA编码器将所述异构图的节点编码为对应的词向量表示；步骤S4，所述自裁剪子模型将所述词向量表示作为输入，基于多头注意力机制对所述异构图的边进行自裁剪从而去除所述异构图中与所述问句相对无关的边，并生成其余边的边向量表示；步骤S5，所述SPRELA编码器将所述边向量表示作为相对位置进行编码，从而生成所述异构图的最终向量表示；步骤S6，所述SPRELA解码器将所述最终向量表示解码成高质量、可执行的SQL语句。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种基于自裁剪异构图的自然语言转结构化查询方法
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