[发明专利]基于ER模型的自然语言查询方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于ER模型的自然语言查询方法，其特征在于，包括：

接收客户端输入的关键字；

对所述关键字进行意图识别，得到意图识别结果，所述意图识别包括NLP语义识别、字典翻译识别、数据关系识别和用户偏好识别，其中，所述NLP语义识别包括：对所述关键字进行分词，对分词结果进行词性标注，并按照对应预设的权重值大小进行排序，得到词性标注序列；所述字典翻译识别包括：根据预建立的数据库字典，匹配词性标注序列中的每一个分词结果所涉及的表，其中，所述数据库字典的预建立过程包括：集合各个数据库的表结构、样本信息、解析日志和设计文档，并将其关联组织成一个可扩展的整体；所述数据关系识别包括：根据分词结果所涉及的表，结合预建立的数据库字典中的数据关系信息，进行递归查找，输出多层数据关联关系的数据条目；所述用户偏好识别包括：根据命中的条目数量和/或用户查询历史，计算命中条目的输出优先级；

根据意图识别结果，返回关键字命中的数据条目；

接收客户端在所述关键字命中的数据条目中选择的目标条目；

根据ER模型，在数据库中查找与所述目标条目关联的数据内容；

返回查找到的数据内容，作为查询结果。

2.根据权利要求1所述的基于ER模型的自然语言查询方法，其特征在于，所述根据ER模型，在数据库中查找与所述目标条目关联的数据内容包括：

条目解析，对客户端选择的目标条目进行解析，得到所述目标条目涉及的表名、字段名和表间关联信息；

数据定位，根据预建立的数据库字典中的物理数据的存储部署状态，定位选择最佳数据源；

数据查找，根据所述目标条目涉及的表名、字段名和表间关联信息，以及定位选择的最佳数据源，组装成查询语句，以发起对不同数据库的查询；

关联组织，根据数据查找后返回的查询结果进行数据组织，包括行数据的链接及数据的合并。

3.根据权利要求1所述的基于ER模型的自然语言查询方法，其特征在于，所述意图识别还包括图谱关系查找识别，所述图谱关系查找识别包括为分词结果匹配概念实体、关系查找、属性查找及递归深度查找中的一种或多种。

4.根据权利要求2所述的基于ER模型的自然语言查询方法，其特征在于，所述关联组织后还包括脱敏控制，完成数据组织后，对敏感数据进行脱敏保护，将脱敏后的结果返回至客户端。

5.一种基于ER模型的自然语言查询装置，其特征在于，包括以下模块：

关键字模块，用于接收客户端输入的关键字；

意图识别模块，用于对所述关键字进行意图识别，得到意图识别结果，所述意图识别包括NLP语义识别、字典翻译识别、数据关系识别和用户偏好识别，其中，所述NLP语义识别包括：对所述关键字进行分词，对分词结果进行词性标注，并按照对应预设的权重值大小进行排序，得到词性标注序列；所述字典翻译识别包括：根据预建立的数据库字典，匹配词性标注序列中的每一个分词结果所涉及的表，其中，所述数据库字典的预建立过程包括：集合各个数据库的表结构、样本信息、解析日志和设计文档，并将其关联组织成一个可扩展的整体；所述数据关系识别包括：根据分词结果所涉及的表，结合预建立的数据库字典中的数据关系信息，进行递归查找，输出多层数据关联关系的数据条目；所述用户偏好识别包括：根据命中的条目数量和/或用户查询历史，计算命中条目的输出优先级；数据条目模块，用于根据意图识别结果，返回关键字命中的数据条目；

条目选择模块，用于接收客户端在所述关键字命中的数据条目中选择的目标条目；

ER模型查找模块，用于根据ER模型，在数据库中查找与所述目标条目关联的数据内容；

查询结果模块，用于返回查找到的数据内容，作为查询结果。