基于依存句法分析的受限自然语言查询接口研究

发布时间：2021-07-03 09:21

　　自然语言是人类社会中最主要的信息载体,现实世界中存储和交换的大部分数据都是通过自然语言描述的,同时,它也是人与机器交互的重要媒介。数据库自然语言查询接口允许人们使用自然语言进行数据检索,不需要任何正式查询语言、数据库模型或底层数据的先验知识,因此对存储和检索信息具有重要意义。理想的自然语言接口应当支持用户针对底层数据库提出的任意查询,并以最低的代价获取准确的信息。由于受到自然语言处理技术的限制,实践上通常将查询语句的支持范围限定为一个受词汇、句式等方面约束的自然语言的子集,在该范围内实现受限的自然语言查询接口。本文的研究工作主要包括以下方面:（1）设计了一个通用数据库自然语言接口模型,在程序设计上将知识库构建与源代码相分离。根据通用接口的抽象模型,将自然语言到正式数据库语言的转换分解为自然语言到概念模型,再到结构化语言的两层映射,并以此为依据将系统划分为词法分析、句法分析和结构化语句生成三大模块。通过构建独立的专用知识库,实现系统的扩展性。（2）本文采用统计与词典相结合的N-最短路径分词方法,根据知识库优先级设定路径权重,并在分词过程中为每个词语标记关系数据的语义标签。同时,提出了一种... 

【文章来源】：昆明理工大学云南省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

NLIDB系统流程图

第二章NLIDB系统模型与知识库构建9图2.1NLIDB的抽象模型（1）语言模型向概念模型的映射：在将NLQ转换为正式的数据库查询之前，需要首先将其理解并解释为一个或多个中间结构[41]，以概念模型中的元素表示查询语句的含义。（2）概念模型向数据模型的映射：将NLQ的中间结构进一步解释和转换为针对底层数据库的结构化查询语句。以映射的层级为依据，将系统模块化为三个组件：①自然语言解析；②结构化语句生成；③数据库查询。其中，①、②分别完成了自然语言到中间结构，再到结构化语言的映射。除此之外，现有NLIDB通常还包括以下一个或两个组件：（1）知识库：它存储与基础数据相关的领域知识，帮助系统更好地解析NLQ。（2）反馈生成：向用户提供关于系统对NLQ处理的反馈，或请求来自用户的附加输入以帮助系统理解NLQ。NLIDB的系统流程图可以表述为图2.2。图2.2NLIDB系统流程图

昆明理工大学专业学位硕士学位论文102.2.2NLIDB系统模型本文研究的重点是NLQ向SQL的转换过程。自然语言解析是通过对查询语句进行词法分析与句法分析，从而将自然语言映射到中间结构。结构化语句生成则负责从中间结构转换为正式的数据库查询。将交由数据库执行。根据系统流程，可以划分为词法分析、句法分析以及结构化语句生成三大模块，其内部相互独立，但模块之间相互依赖，下一模块受到上一模块输出结果的影响。知识库是整个系统的支柱，为获得正确的SQL提供保障，在系统设计上，将知识库与主程序相分离，以便于后期扩展或移植。本文的自然语言接口模型结构如图2.3所示。图2.3受限汉语自然语言接口模型结构各模块的简要分析与主要功能如下：（1）知识库知识库是计算机理解自然语言的基础，为实现接口的通用性提供了可能。本文根据知识的适用范围，将知识库划分为通用知识库和专用知识库两部分。通用知识库由分词词典、通用数据库词典与同义词词林组成，不受应用领域的影响。同义词词林是一个语义知识库，主要用于同义词识别，但是为了保证转换的准确性，本文保留了同义词词库作为补充。专用知识库将关注重点放在数据库对象上，由专用分词库、同义词词库、实体知识库、域名知识库、复合概念知识库以及枚举值知识库组成。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]基于条件随机场的中文分词技术的研究与实现[D]. 徐晓芳.南京邮电大学 2018
[2]基于语义依存文法分析模型的受限自然语言查询接口研究[D]. 宋甜.武汉大学 2017
[3]面向受限自然语言的语法分析研究[D]. 张胜歧.重庆大学 2010
[4]汉语自动分词和中文人名识别技术研究[D]. 熊冬明.浙江大学 2006
[5]通用数据库自然语言接口的设计方法[D]. 龚珂琳.国防科学技术大学 2005



本文编号：3262305