[发明专利]一种面向智能数据可视化的对话式问答实现方法

说明书

本发明公开了一种面向智能数据可视化的对话式问答实现方法，其按如下步骤进行：第一步：通过数据库收集、分析方法的SQL函数集构建、问题创建与SQL、可视化方案标注、SQL语句审阅、问题文本审阅、整体审阅来构建数据集；第二步：在数据集的基础上，通过具体问题的数学化来构造问题；第三步：建立将文本转化为分析型SQL，文本可视化方案提取的模型框架；第四步：建立自动评估与人类评估的评估方案。本发明能够构建一个更加支持分析的数据问答系统，相对于普通BI数据问答系统能够支持更多的分析方法。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种面向商务智能数据可视化的对话式知识问答实现方法。

背景技术

随着人工智能(AI)技术的进步，以及大数据的支撑，人工智能(AI)技术开始广泛的应用于各个领域，比如图像识别、物体检测、图像生成、机器翻译、知识图谱、对话问答等领域。AI技术在这些领域的运用可以帮助人们减少重复性劳动，提高工作效率并辅助人们进行创造。在商务智能领域，人们通过对原始数据进行转换，应用分析算法来获得见解，进而帮助决策。目前分析者得到一个分析结果通常需要经历如下的步骤：了解数据结构，转换原始数据，选择分析方法或自行撰写分析函数，制定可视化展示方案，得到结果。而现有技术存在的缺陷是，需要花费大量的时间，并且过程难以复制，造成了很多重复劳动。

发明内容

基于上述现状，研发一种技术方案可以帮助简化步骤，那么分析的复杂性可以被大大简化，分析者可以更加聚焦于了解数据背后的见解，从数据中获得更多的知识，因此，本发明提供了一种面向智能数据可视化的对话式问答实现方法，其包括基于自然语言的算法，进一步为系统问答式知识的图谱可视化打下基础。

本发明采取以下技术方案：

一种面向智能数据可视化的对话式问答实现方法，即实现商务智能分析、及自然语言转化为SQL(结构化查询语言)以及自动可视化。将通过商务智能分析方法来构建一个新的包含常见分析方法的NL2SQL数据集(NL2BISQL数据集)，然后利用本发明中的模型，来实现面向商务智能可视化的问答过程，返回可视化结果作为回答。其按如下步骤进行：

第一步：数据集构建：通过数据库收集、分析方法的SQL(结构化查询语言)函数集构建、问题创建与SQL、可视化方案标注、SQL语句审阅、问题文本审阅、整体审阅来构建数据集；

第二步：问题构造：在数据集的基础上，通过具体问题的数学化来构造问题；

第三步：模型框架：建立将文本转化为分析型SQL，文本可视化方案提取的模型框架；

第四步：评估方案：自动评估与人类评估的评估方案建立。

进一步的，第一步具体如下：

本发明在Spider数据集的基础上进行扩展。其中包含200个数据库，其中每个数据库平均含有5.1个表格。经过检查，虽然该数据集可以泛化至不同的领域，再增加一些商业场景下的数据，能够更直接的验证商务智能场景中的应用效果。

本发明采用描述性分析(descriptive statistic)与推理统计(inferentialstatistics)来收集常用分析方法，并构建一种机制使使用者能够根据需要扩展。确定了分析方法后，制定默认的可视化方案，最后形成分析方法的SQL函数集。

在拥有分析方法的SQL函数集后，则可开始生成文本及对应的SQL、及可视化。其过程为：首先针对每个数据集生成20-30个SQL，这些SQL的生成遵循如下规则：1)覆盖50％的分析方法；2)涉及数据库的每一个表格；3)自动根据表格属性生成SQL；4)由于对于同一结果，用不同的SQL表示，规定SQL协议，生成时须符合协议。

对于具有多个可能的SQL翻译的问题，审阅者应仔细检查是否根据协议正确选择了SQL标签。然后，审阅者检查当前数据库中的所有SQL语句是否覆盖50％分析方法，是否涉及数据库中所有表格。