多维上下文关系感知的SQL自动生成方法

摘要

结构化查询语言(structured query language,SQL)生成技术能将自然语言(natural language,NL)自动转换为SQL，成为当前研究热点。现有SQL自动生成方法仍存在诸多不足:无法在复杂情况下准确生成SQL;无法充分建模NL及数据库元素间的关系;在上下文相关环境下的多轮对话处理能力不足。针对上述问题，提出多维上下维关系感知的SQL自动生成方法 MCRA(multi-dimensional context-relation awareness)，集成了多维关系图构建模块、多维关系感知编码器、辅助任务模块等关键组件，能够更加全面地建模各元素间的关系，在一定程度上克服多轮对话生成的SQL准确率较低的问题。在标准数据集上进行实验，结果表明:MCRA算法SQL生成准确率优于主流模型。

关键词

SQL生成器 / 语义解析 / 人机交互 / NL-to-SQL