[发明专利]SQL语句生成方法、装置、服务器及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供一种SQL语句生成方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，该方法包括：获取目标问题对应的数据报表；根据目标问题和数据报表生成N个目标语句片段；将N个目标语句片段输入Bert模型，得到每个目标语句片段的语义向量和编码向量；根据每个编码向量生成每个字段标签对应的目标编码向量；根据目标语义向量和第一分类模型组确定预设SQL函数的字段个数和第一分类标签；根据每个目标编码向量和第二分类模型组确定各字段命中预设SQL函数的概率和第二分类标签；确定预设SQL函数的目标查询字段；生成可执行的SQL语句。该方法提高了SQL语句的生成准确性。本申请还涉及区块链领域，上述计算机可读存储介质可存储根据区块链节点的使用所创建的数据。

技术领域

本申请涉及语义分析的技术领域，尤其涉及一种SQL语句生成方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

随着网络和互联网技术的快速发展，越来越多的企业都开始使用机器人客服为用户提供服务，主要是用户输入问题，由机器人客户对用户输入的问题进行回答。目前，主要是使用自然语言转SQL语句(Natural Language to SQL，NL2SQL)任务将用户输入的问题转换为可执行的SQL语句，然后由计算机执行该SQL语句，以获得该问题的答案，并向用户输出该答案。然而，NL2SQL任务主要是通过语义识别模型和多分类任务实现的，但仅通过语义识别模型和多分类任务无法准确地确定问题所对应的可执行的SQL语句。因此，如何提高可执行的SQL语句的生成准确性是目前亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种SQL语句生成方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，旨在提高可执行的SQL语句的生成准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种SQL语句生成方法，应用于服务器，所述服务器存储有SQL语句生成模型，所述SQL语句生成模型包括预先训练好的Bert模型、预先训练好的LSTM模型或GRU模型、预先训练好的第一分类模型组和第二分类模型组，所述方法包括：

获取待回答的目标问题，并获取所述目标问题对应的数据报表；

根据所述目标问题和所述数据报表中的每个字段，生成N个目标语句片段，每个所述目标语句片段均包括所述目标问题、至少一个所述字段和至少一个字段标签序列；

将所述N个目标语句片段输入所述Bert模型，得到每个所述目标语句片段的语义向量和编码向量；

将每个所述目标语句片段的语义向量输入所述LSTM模型或GRU模型，得到目标语义向量；

根据每个所述目标语句片段的编码向量，生成所述字段标签序列中的每个字段标签对应的目标编码向量；

根据所述目标语义向量和所述第一分类模型组中的每个分类模型，确定每个预设SQL函数的字段个数和连接符的第一分类标签；

根据每个所述目标编码向量和所述第二分类模型组中的每个分类模型，确定所述数据报表中的各字段命中每个预设SQL函数的概率和聚合函数的第二分类标签；

根据所述各字段命中每个预设SQL函数的概率和每个预设SQL函数的字段个数，确定每个预设SQL函数的目标查询字段；

根据每个预设SQL函数的目标查询字段、所述连接符的第一分类标签和所述聚合函数的第二分类标签，生成可执行的SQL语句。

第二方面，本申请实施例还提供一种SQL语句生成装置，应用于服务器，所述服务器存储有SQL语句生成模型，所述SQL语句生成模型包括预先训练好的Bert模型、预先训练好的LSTM模型或GRU模型、预先训练好的第一分类模型组和第二分类模型组，所述SQL语句生成装置包括：

获取模块，用于获取待回答的目标问题，并获取所述目标问题对应的数据报表；