[發明專利]查詢語句生成方法、數據查詢方法及生成模型訓練方法

在審

• 申請號: 202310096051.8
• 申請日: 2023-01-18
• 公開（公告）號: CN116303558A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 惠彬原;李金陽;黃非;李永彬
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴（中國）有限公司
• 主分類號: G06F16/2452
• 分類號: G06F16/2452;G06F16/2455
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 金鵬

本說明書實施例提供查詢語句生成方法、數據查詢方法及生成模型訓練方法，其中所述查詢語句生成方法包括：接收查詢請求；根據目標數據庫標識，確定目標數據庫的數據庫模式；根據查詢信息和數據庫模式，構建查詢結構關系圖；將查詢信息和查詢結構關系圖輸入生成模型，獲得查詢信息對應的目標查詢語句，其中，生成模型包括編碼器和解碼器，編碼器用于對查詢信息和查詢結構關系圖進行融合編碼，解碼器用于對融合編碼特征解碼得到目標查詢語句。通過將查詢結構關系圖輸入生成模型，在生成模型的編碼器中對查詢信息和查詢結構關系圖進行融合編碼，有效地在編碼器中注入結構信息，提高了生成模型的推理能力，準確生成目標查詢語句。

技術領域

本說明書實施例涉及計算機技術領域，特別涉及一種查詢語句生成方法。本說明書一個或者多個實施例同時涉及一種數據查詢方法，一種生成模型訓練方法，一種查詢語句生成裝置，一種數據查詢裝置，一種生成模型訓練裝置，一種數據查詢系統，一種計算設備，一種計算機可讀存儲介質以及一種計算機程序。

背景技術

隨著計算機技術的發展，越來越多的工作和學習任務可以實現自動化處理，計算機技術已經逐步應用于各種日常的教育、學習活動中，例如利用計算機技術實現數據查詢，從而大大節省人力資源。

目前，自然語言處理(NLP，Natura?l?Language?Process?ing)技術的各種任務都可以在預訓練模型的加持下得到了顯著提升，然而，這種完全基于深度學習模型(transformer)的結構無法有效考慮數據之間的關聯關系，導致模型缺少推理能力，無法生成準確的查詢語句(SQL，Structured?Query?Language)，因此，亟需一種考慮數據之間的關聯關系且準確性高的查詢語句生成方案。

發明內容

有鑒于此，本說明書實施例提供了一種查詢語句生成方法。本說明書一個或者多個實施例同時涉及一種數據查詢方法，一種生成模型訓練方法，一種查詢語句生成裝置，一種數據查詢裝置，一種生成模型訓練裝置，一種數據查詢系統，一種計算設備，一種計算機可讀存儲介質以及一種計算機程序，以解決現有技術中存在的技術缺陷。

根據本說明書實施例的第一方面，提供了一種查詢語句生成方法，包括：

接收查詢請求，其中，查詢請求包括查詢信息和目標數據庫標識；

根據目標數據庫標識，確定目標數據庫的數據庫模式；

根據查詢信息和數據庫模式，構建查詢結構關系圖，其中，查詢結構關系圖表征查詢信息和數據庫模式之間的關聯關系；

將查詢信息和查詢結構關系圖輸入生成模型，獲得查詢信息對應的目標查詢語句，其中，生成模型包括編碼器和解碼器，編碼器用于對查詢信息和查詢結構關系圖進行融合編碼，解碼器用于對融合編碼特征解碼得到目標查詢語句。

根據本說明書實施例的第二方面，提供了一種數據查詢方法，包括：

接收用戶通過前端輸入的查詢請求，其中，查詢請求包括查詢信息和目標數據庫標識；

根據目標數據庫標識，確定目標數據庫的數據庫模式；

根據查詢信息和數據庫模式，構建查詢結構關系圖，其中，查詢結構關系圖表征查詢信息和數據庫模式之間的關聯關系；

將查詢信息和查詢結構關系圖輸入生成模型，獲得查詢信息對應的目標查詢語句，其中，生成模型包括編碼器和解碼器，編碼器用于對查詢信息和查詢結構關系圖進行融合編碼，解碼器用于對融合編碼特征解碼得到目標查詢語句；

利用目標查詢語句，在查詢數據庫中查找獲得查詢信息對應的查詢結果；

將查詢結果發送至前端，以使前端顯示查詢結果。

根據本說明書實施例的第三方面，提供了一種生成模型訓練方法，應用于云側設備，包括：