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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>一種基于表結構和內容的問句理解方法

      一種基于表結構和內容的問句理解方法

      2021-03-22 | pdf | 2.10 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　問句理解是模型將自然語言冋句轉換成SαL的重要基礎。目前多數(shù)利用深度學習的模型僅是通過數(shù)據(jù)庫結構，未結合數(shù)據(jù)庫內容充分理解問句生成SQL查詢。在 SQLOVA模型的基礎上，提出一種基于表結構和內容的問句理解方法。利用表結構和表內容關注機制獲得問句更準確的語義表達式，通過子類分類任務填充SQL草圖完成SQL查詢。在阿里云首屆中文NL2SQL挑戰(zhàn)賽發(fā)布的中文數(shù)據(jù)集上進行測試，結果表明，結合數(shù)據(jù)庫結構與內容的問句理解方法取得78%的準確率，比不結合表內容的模型高出1，8%，在 WIKISQL數(shù)據(jù)集上比 Sqlova準確率高出1.4%，可以有效提高生成SQL查詢的準確率。

      SQL 數(shù)據(jù)庫 模型
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