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將自然語言轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)庫可以執(zhí)行的查詢語句，是目前智能交互和人機對話系統(tǒng)的核心難題，也是新型供電列車大數(shù)據(jù)運用支撐平臺對接應(yīng)用平臺及建立堿軌列車個性化運維系統(tǒng)的難點。現(xiàn)有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法沒有充分利用數(shù)據(jù)表的豐富信息，影響了查詢的準確率。針對數(shù)據(jù)表內(nèi)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(chuàng)新地提出了基于數(shù)據(jù)表內(nèi)容的字段嵌入方法，利用數(shù)據(jù)表中每個字段存儲的內(nèi)容對字段進行嵌入表示，并據(jù)此提出了新的模型嵌入層結(jié)構(gòu);此外，提出了一種基于數(shù)據(jù)表內(nèi)容的數(shù)據(jù)增強方法，通過用數(shù)據(jù)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(chǎn)生新的訓練樣本。最后，針對提岀的字段嵌入表示和數(shù)據(jù)增強方法，在 Wikisqi數(shù)據(jù)集上進行了對比實驗。實驗結(jié)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(shù)據(jù)増強方法對查詢準確率有一定的提升作用。
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