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文档简介
备本说明书实施例提供了一种结构化查询语利用所述语义依存结构,确定结构化查询参数标文本对应的多个生成结构化查询语句所需的义依存结构准确地生成目标文本的结构化查询2基于所述目标依存句法树,采用深度学习算法确定所述目所述目标文本对应的多个生成结构化查询语句所需的结构化查根据所述结构化查询参数集和语义依存结构,生成所述目标文根据命名实体与结构化查询参数之间的对应关系,从预设知识在确定所述结构化查询参数集中包含至少一个结构化查询在确定所述结构化查询参数集中不存在结构化查询参数值基于所述目标依存句法树和所述语义角色标注结果进行语义依3第一确定模块,用于基于所述目标依存句法树,采用深化查询参数集中包含所述目标文本对应的多个生成结构化查询语句所需的结构化查询参生成模块,用于根据所述结构化查询参数集和语义依存结构9.一种结构化查询语句的生成设备,其特征在于,4[0001]本说明书实施例涉及大数据技术领域,特别涉及一种结构化查询语句的生成方技术方案无法准确地基于用户输入的语句生成对应的结构化查有技术中无法准确地基于用户输入的语句生成对应的5述指令被执行时实现所述结构化查询语句的生成方[0010]本说明书实施例提供了一种结构化查询语句的生成方法,可以通过获取目标[0016]下面将参考若干示例性实施方式来描述本说明书实施例的原理和精神。应当理程可以包括更多或更少的操作,这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器67含目标文本对应的多个生成结构化查询语句所需的结构化以利用上述语义依存结构确定目标文本对应的多个生成结构化查询语句所需的结构化查[0036]在本实施方式中,结构化查询语句(SQL语句)主要由Select语句、From语句和[0037]在本实施方式中,结构化查询语句(SQL语句)主要由Select语句、From语句和个生成结构化查询语句所需的结构化查询参数值和目标文本中各个成分之间的语义关联8构化查询语言可以为Selectavg(balance)fromDCM_SAVING_ACCTwhereyear=’2020’成的结构化查询语句反馈给用户,以便用户可以基于生成的结构化查询语句访问大数据,组,从而形成分词结果并标注词性。上述中文语料库可以为北京大学CCL(Centerfor9算子实体(日均)对应的SQL函数名;From需要查询的是目标语义依存结构信息中金融产品实体(存款)对应的数据湖表名;Where语句需要查询的是目标语义依存结构信息中日期实用的数据湖SQL引擎支持的函数名构建的,从而可以基于预设知识图谱准确地查询到目标语义依存结构信息包含的各个命名实体对应的结构化联(不仅限于谓词与论元之间),从而可以跨越句子表层语法结构的束缚获取深层语义信[0065]基于同一发明构思,本说明书实施例中还提供了一种结构化查询语句的生成装或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。图3是本说明书实施例的结构化查询[0068]第一确定模块303,可以用于基于目标依存句法树,确定目标文本的语义依存结构化查询参数集中包含目标文本对应的多个生成结构化查询语句所需的结构化查询参数[0071]本说明书实施例实施方式还提供了一种电子设备,具体可以参阅图4所示的基于理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application[0074]本说明书实施例实施方式中还提供了一种基于结构化查询语句的生成方法的计[0075]在本实施方式中,上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(HardDisk求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范[0080]
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