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人工智能数据库查询生成技术研究
目录
文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1自然语言处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1.1语法分析与语义理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1.2知识表示与推理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2数据库原理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2.1数据模型与范式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.2.2关系代数与查询语言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.3人工智能在查询生成中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.3.1预训练模型的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3.2对话系统与意图识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
人工智能驱动的数据库查询生成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.1查询任务分析与解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.1.1问题描述的自动理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.1.2用户意图的抽取与建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2查询规划与转换策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.2.1自然语言逻辑到查询结构的映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.2.2查询图与最优路径有哪些信誉好的足球投注网站．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.3不同范式下的生成技术差异．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.3.1面向关系型数据的生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.3.2面向非结构化数据的生成探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
关键技术与模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
4.1基于Transformer的生成框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
4.1.1模型结构与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4.1.2注意力机制的应用优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
4.2上下文强化学习机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
4.2.1基于反馈的迭代生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
4.2.2交互式学习的实现方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
4.3集成知识图谱的增强生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.3.1实体链接与属性对齐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
4.3.2知识推理对查询精度的提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
实验设计与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
5.1数据集构建与选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
5.1.1公开语料库的利用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
5.1.2自建语料的设计规范．．．．．．．．．．．．．．．
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