[发明专利]结构化查询语言语句生成方法和装置

说明书

本公开提出一种结构化查询语言语句生成方法和装置，涉及人工智能技术领域。本公开的一种SQL语句生成方法，包括：获取用户在对话中的表达信息；基于增加动态词向量BERT模型的双向长短时记忆网络Bi‑LSTM和条件随机场CRT模型，从表达信息中抽取有效信息，有效信息包括时间、实体或指标中的一项或多项；根据有效信息，基于SQL语句的语法生成结构化查询语言SQL语句。通过这样的方法，能够降低对用户使用数据库能力的要求，也提高了有效信息提取的效率和准确度，无需预先生成固定查询句式，提高了SQL语句生成的可扩展性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，特别是一种SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)语句生成方法和装置。

背景技术

当前，大量数据存储于数据库，进行数据库查询时需要利用专业的查询语言SQL语句进行查询，而非专业人员查询数据库比较困难。相关技术中基于用户提供的信息，利用分词技术提取关键字，进而利用这些关键字从预设数据库中的SQL语句中查询最相似的SQL查询语句。

发明内容

发明人发现，相关技术中的方法需要预先构建SQL语句数据库，会耗费大量人力物力。并且该方法仅支持固定查询句式，通用性差，扩展性差。

本公开的一个目的在于提高SQL语言生成的可扩展性。

根据本公开的一些实施例的一个方面，提出一种SQL语句生成方法，包括：获取用户在对话中的表达信息；基于增加BERT(动态词向量)模型的Bi-LSTM(双向长短时记忆网络)和CRT(条件随机场)模型，从表达信息中抽取有效信息，有效信息包括时间、实体或指标中的一项或多项；根据有效信息，基于SQL语句的语法生成结构化查询语言SQL语句。

在一些实施例中，基于增加BERT的Bi-LSTM和CRT模型从表达信息中抽取有效信息包括：拼接动态词向量和预训练产生的词向量，作为模型文本特征提取结果；将模型文本特征提取结果输入Bi-LSTM+CRT模型，提取字和句子级别的有效信息。

在一些实施例中，SQL语句生成方法还包括：在从表达信息中抽取有效信息后，判断有效信息中是否包含实体和指标；若有效信息中包含实体和指标，则判断数据库中是否存在实体和指标，在数据库中存在实体和指标的情况下，执行生成SQL语句的操作。

在一些实施例中，SQL语句生成方法还包括：若数据库中不存在有效信息中的实体和指标，则向用户提供数据库中存在的与有效信息的实体和指标在预定相似度范围内的推荐实体和指标，以便用户选择；根据用户选择的实体和指标执行生成SQL语句的操作。

在一些实施例中，SQL语句生成方法还包括：若有效信息中包含实体或指标中的一种，则基于预定脚本输出引导信息，以便引导用户输入实体或指标中缺失的一种。

在一些实施例中，SQL语句生成方法还包括：若有效信息中不包含实体，且不包含指标，则利用聊天机器人与用户对话。

在一些实施例中，SQL语句生成方法还包括：在利用聊天机器人与用户对话的过程中，执行获取用户在对话中的表达信息的操作，以便生成SQL语句。

在一些实施例中，SQL语句生成方法还包括：将生成的SQL语句在数据库中查询，并反馈查询结果。

通过这样的方法，能够基于BERT+Bi-LSTM+CRT的模型处理用户在对话中提供的信息，根据提取到的信息，根据SQL语法生成SQL语句，从而降低了对用户使用数据库能力的要求，也提高了有效信息提取的效率和准确度，无需预先生成固定查询句式，提高了SQL语句生成的可扩展性。