[發(fā)明專(zhuān)利]數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011281644.4 | 申請(qǐng)日: | 2020-11-16 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN112380238A | 公開(kāi)(公告)日: | 2021-02-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 趙亮 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06F16/242 | 分類(lèi)號(hào): | G06F16/242;G06N3/04 |
| 代理公司: | 深圳市沃德知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347 | 代理人: | 高杰;于志光 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù) 查詢(xún) 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù),提供了一種數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法對(duì)查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行分詞處理,得到目標(biāo)分詞;將目標(biāo)分詞輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸出SQL語(yǔ)句框架;SQL語(yǔ)句框架包括第一關(guān)鍵字、第二關(guān)鍵字和占位符;根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)數(shù)據(jù)表的列名和表名,生成多個(gè)SQL列名;將目標(biāo)分詞和SQL列名分別輸入各個(gè)第一關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的指針網(wǎng)絡(luò),得到每個(gè)第一關(guān)鍵字的SQL列名,進(jìn)而得到每個(gè)第一關(guān)鍵字的列名,根據(jù)得到的SQL列名從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出目標(biāo)數(shù)據(jù)表,將目標(biāo)數(shù)據(jù)表表名加入SQL語(yǔ)句框架中對(duì)應(yīng)位置,將得到的列名分別替換對(duì)應(yīng)占位符,得到SQL語(yǔ)句。本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù),與接口層相關(guān)的數(shù)據(jù)、請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)均可存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)中。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù),尤其涉及一種數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
背景技術(shù)
目前,NL2SQL(Natural Language to SQL)作為一項(xiàng)將用戶(hù)的自然語(yǔ)句轉(zhuǎn)為可執(zhí)行SQL(Structured Query Language,結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言)語(yǔ)句的技術(shù),對(duì)改善用戶(hù)與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的交互方式有很大意義。眾所周知,數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)了大量由于人的生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)的查詢(xún)和分析已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)掘的重要手段。然而對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún),需要對(duì)結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言SQL有深入的了解,從而提升了數(shù)據(jù)分析的門(mén)檻。而NL2SQL的目標(biāo)就是為了降低數(shù)據(jù)分析的門(mén)檻,讓用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言描述最近想要搜索的數(shù)據(jù),通過(guò)AI算法將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為正確的SQL語(yǔ)句,然后到數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行查詢(xún),最后將查詢(xún)結(jié)果返回給用戶(hù)。正是由于NL2SQL技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析的巨大促進(jìn)作用,NL2SQL技術(shù)受到了業(yè)界廣泛的關(guān)注,許多數(shù)據(jù)服務(wù)商將其作為核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。
然而,現(xiàn)有的NL2SQL技術(shù)為了提高智能產(chǎn)品對(duì)自然語(yǔ)言的解析準(zhǔn)確率,對(duì)用戶(hù)的輸入均進(jìn)行了限制和引導(dǎo),迫使用戶(hù)按照固定的句式進(jìn)行查詢(xún),另外,當(dāng)用戶(hù)查詢(xún)的問(wèn)題超出了處理規(guī)則范圍,則不能正確解析結(jié)果,使用限制較多,容易出錯(cuò),容錯(cuò)性較差。
發(fā)明內(nèi)容
鑒于以上內(nèi)容,本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其目的在于解決目前使用限制較多,容易出錯(cuò),容錯(cuò)性較差的技術(shù)問(wèn)題。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢(xún)方法,該方法包括:
接收用戶(hù)輸入的查詢(xún)語(yǔ)句,對(duì)接收的所述查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行分詞處理,得到一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)分詞;將得到的所述目標(biāo)分詞輸入預(yù)先構(gòu)建的預(yù)設(shè)類(lèi)型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以輸出對(duì)應(yīng)的SQL語(yǔ)句框架;所述SQL語(yǔ)句框架包括至少一個(gè)第一關(guān)鍵字、至少一個(gè)第二關(guān)鍵字和至少一個(gè)占位符;
根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)數(shù)據(jù)表的列名以及與列名同屬于一個(gè)數(shù)據(jù)表的表名,生成與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有數(shù)據(jù)表的所有列名一一對(duì)應(yīng)的多個(gè)SQL列名;將所有所述目標(biāo)分詞以及所有所述SQL列名作為輸入數(shù)據(jù)分別輸入各個(gè)第一關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)指針網(wǎng)絡(luò),分別得到每個(gè)所述第一關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的SQL列名;
根據(jù)每個(gè)所述第一關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的SQL列名,得到每個(gè)所述第一關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表列名,根據(jù)每個(gè)所述第一關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的SQL列名從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中找出包含一個(gè)或多個(gè)所述數(shù)據(jù)表列名的數(shù)據(jù)表,根據(jù)找出的數(shù)據(jù)表確定出目標(biāo)表名,將確定出的目標(biāo)表名加入所述SQL語(yǔ)句框架中對(duì)應(yīng)所述第二關(guān)鍵字的位置,將各個(gè)所述第一關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表列名分別替換所述SQL語(yǔ)句框架中對(duì)應(yīng)的第一關(guān)鍵字的占位符,得到SQL語(yǔ)句。
在其中一實(shí)施例中,所述將得到的所述目標(biāo)分詞輸入預(yù)先構(gòu)建的預(yù)設(shè)類(lèi)型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以輸出對(duì)應(yīng)的SQL語(yǔ)句框架,包括:
將得到的所述目標(biāo)分詞輸入預(yù)先構(gòu)建的預(yù)設(shè)類(lèi)型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入層,得到每個(gè)所述目標(biāo)分詞的詞向量,將所述目標(biāo)分詞的詞向量輸入預(yù)先構(gòu)建的預(yù)設(shè)類(lèi)型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的編碼層,得到編碼完成的詞向量,將所述編碼完成的詞向量輸入預(yù)先構(gòu)建的預(yù)設(shè)類(lèi)型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的解碼層,輸出SQL語(yǔ)句框架。
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