[发明专利]基于ER模型的自然语言查询方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种基于ER模型的自然语言查询方法、装置及系统，所述查询方法包括：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；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。本发明基于自然语言识别与ER模型技术进行信息检索，从用户输入的自然语言中识别出意图，从企业众多的数据库中定位、组织相应数据，提供数据内容给使用者，降低数据使用的门槛和提升使用效率。

技术领域

本发明涉及信息管理技术应用领域，特别涉及一种基于ER模型的自然语言查询方法、装置及系统。

背景技术

随着数字化的蓬勃发展，企业各类数据正爆炸式增长。但往往看到的情况是，由于数据以不同形式散布在不同的系统之中。当员工去寻找数据的时候，往往在克服企业内部沟通障碍后，依然难以有效运用数据。这是由于以下几个方面的原因造成的：第一、数据量庞大，无法全面查询信息；第二、数据分散在不同系统，需要对系统全面熟悉；第三、面对具体业务问题，具体支持的数据不知从哪里获取；第四、信息系统经常定期升级，需要员工定期学习和掌握；第五、系统本身的部署和应用需要较长周期。

与此相对应的是，通过百度谷歌等搜索引擎快速检索信息已经成为一种很普遍的行为，但是，针对企业应用系统与互联网搜索有着巨大不同，企业搜索产品对核心技术的要求更高。搜索速度要更快，结果要更准确，支持不同类文档和媒体，同时要求部署便捷，与企业已有的信息系统、知识库系统融合，还要注意安全防范和隐私保护。而目前对于企业级数据尚缺少类似的便于自然语言的整体搜索解决方案。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种基于ER模型的自然语言查询方法、装置及系统，本发明通过基于自然语言的语义搜索，帮助业务人员，快速从数据仓库的海量数据准确定位要找的信息，技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种基于ER模型的自然语言查询方法，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；

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。

进一步地，对所述关键字进行的意图识别包括NLP语义识别和字典翻译识别，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。

进一步地，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。