SQL的自然语言查询

我一直在开发系统“将自然语言转换为SQL查询”。

我已经阅读了类似问题的答案，但无法获得我正在寻找的信息。

以下是我从Garima Singh，Arun Solanki的《将自然语言转换为关系数据库的SQL查询的算法》中获得的此类系统的流程图。

直到语音标记步骤的一部分，我才明白。但是我该如何处理其余步骤。

1. 我是否需要训练所有可能的SQL查询？
2. 或者，一旦完成语音标记的一部分，我就必须使用这些单词并形成一个SQL查询？

编辑：我已经成功实现了从步骤“用户查询”到“语音标记”。

谢谢。

如果您想从另一个角度解决问题，并进行端到端学习，从而无需提前指定前面提到的大型管道，那么您所关心的就是语句及其对应的SQL之间的映射。查询。

教程：

如何与您的数据库对话

文件：

• Seq2SQL：使用强化学习 salesforce 从自然语言生成结构化查询

• 神经询问者：学习以自然语言查询表

资料集：

用于开发自然语言界面的大型带注释的语义分析语料库。

Github代码：

1. seq2sql
2. SQLNet

此外，还有商业解决方案，例如nlsql

对于使用python中的nltk包将人类语言转换为SQL查询所需的所有内容，NLTK都有出色的分步指南。

这是基本的，但可以回答您的问题。

为了补充Fadi的答案，以下是有关NL到SQL方法的其他有用文章。这些方法的主要区别在于它们支持应使用多个表（联接不同的表）回答的查询，但是Salesforce论文（及其数据集）一次只关注一个表的查询。

• 从用户反馈中学习语义神经解析器
• 数据库的端到端自然语言界面

这两篇论文都在这里使用GeoQuery数据集。