申请/专利权人：浙江大学计算机创新技术研究院

申请日：2023-11-20

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743363A

主分类号：G06F16/242

分类号：G06F16/242;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于注意力机制与BiLSTM的中文查询表格选取方法。方法包括：接收中文查询文本以及待查询的数据库连接方式，连接待查询数据库，解析获得数据库表结构，进行拼接获得长序列文本；使用垂直场景语料微调预训练语言模型，将长序列文本输入，进行分词标注与表征编码后输出序列编码；进行池化操作后获得表和列级别表征信息；使用注意力机制将列信息注入表信息中；使用分类器进行表格的分类召回，实现中文查询的表格选取。本发明方法实现了对多表数仓环境下复杂中文查询的表格召回，提升了数据库表格召回的精准度，可有效提高Text2SQL模型的泛化能力，减少语言模型Token长度带来的限制，可以得到良好的查询结果。

主权项：1.一种基于注意力机制与BiLSTM的中文查询表格选取方法，其特征在于，包括：步骤1：接收用户的中文查询文本以及待查询的数据库连接方式，使用接收的待查询的数据库连接方式连接待查询数据库，并进行解析获得数据库表结构，将中文查询文本和数据库表结构进行拼接后获得一条长序列文本；步骤2：使用垂直场景语料微调预训练语言模型，将长序列文本输入微调后的预训练语言模型中，预训练语言模型进行分词标注与表征编码后输出长序列文本的序列编码；步骤3：将序列编码进行池化操作后获得表级别表征信息和列级别表征信息；步骤4：使用注意力机制将列级别表征信息注入表级别表征信息中，获得增强后的表级别表征信息；步骤5：使用分类器对增强后的表级别表征信息进行表格的分类召回，实现中文查询的表格选取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学计算机创新技术研究院 一种基于注意力机制与BiLSTM的中文查询表格选取方法

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