基于復述的中文自然語言接口NLIDB實現方法
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針對傳統以句法分析為主的數據庫自然語言接口系統識別用戶語義準確率不高，且需要大量人工標注訓練語料的問題，提出了一種基于復述的中文自然語言接口（ NLIDB）實現方法。首先提取用戶語句中表征數據庫實體詞，建立候選樹集及對應的形式化自然語言表達；其次由網絡問答語料訓練得到的復述分類器篩選出語義最相近的表達；最后將相應的候選樹轉換為結構化查詢語句（ SQL）。實驗表明該方法在美國地理問答語料（GeoQueries880）、餐飲問答語料（ RestQueries250）上的F1值分別達到83. 4%、90%，均優于句法分析方法。通過對比實驗結果發現基于復述方法的數據庫自然語言接口系統能更好地處理用戶與數據庫的語義鴻溝問題。
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