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將自然語言轉化成數據庫可以執行的查詢語句，是目前智能交互和人機對話系統的核心難題，也是新型供電列車大數據運用支撐平臺對接應用平臺及建立堿軌列車個性化運維系統的難點。現有的基于神經網絡的方法沒有充分利用數據表的豐富信息，影響了查詢的準確率。針對數據表內容作為輸λ的情況下，如何提升自然語言查詢接口的查詢準確率的問題，文中創新地提出了基于數據表內容的字段嵌入方法，利用數據表中每個字段存儲的內容對字段進行嵌入表示，并據此提出了新的模型嵌入層結構;此外，提出了一種基于數據表內容的數據增強方法，通過用數據表相冋字段中的其他記錄去代替查詢語句中的屬性值，來產生新的訓練樣本。最后，針對提岀的字段嵌入表示和數據增強方法，在 Wikisqi數據集上進行了對比實驗。實驗結果顯示，相比當前效果最妤的模型，單獨使用這兩種方法時能夠提升0.6%~0.8%的查詢準確率，共同使用時則能夠提升接近1%的查詢準確率，證明所提字段嵌入和數據増強方法對查詢準確率有一定的提升作用。
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