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問句理解是模型將自然語言冋句轉(zhuǎn)換成SαL的重要基礎(chǔ)。目前多數(shù)利用深度學(xué)習(xí)的模型僅是通過數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，未結(jié)合數(shù)據(jù)庫內(nèi)容充分理解問句生成SQL查詢。在 SQLOVA模型的基礎(chǔ)上，提出一種基于表結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的問句理解方法。利用表結(jié)構(gòu)和表內(nèi)容關(guān)注機制獲得問句更準(zhǔn)確的語義表達式，通過子類分類任務(wù)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(jié)果表明，結(jié)合數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)與內(nèi)容的問句理解方法取得78%的準(zhǔn)確率，比不結(jié)合表內(nèi)容的模型高出1，8%，在 WIKISQL數(shù)據(jù)集上比 Sqlova準(zhǔn)確率高出1.4%，可以有效提高生成SQL查詢的準(zhǔn)確率。
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