[发明专利]结构化查询语句生成方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明提供一种结构化查询语句生成方法、装置、电子设备及介质。所述结构化查询语句生成方法能够当接收到查询请求时，从所述查询请求中提取语句，对所述语句进行分词处理，得到分词，根据所述分词及配置的字典，生成目标列表，所述字典表征分词与分词类型的对应关系，所述目标列表表征目标分词与目标分词类型的对应关系，将所述目标列表中的目标分词识别为标签值，并根据所述标签值及预先配置的语法树框架生成目标语法树，所述语法树框架表征标签，所述目标语法树表征所述标签与标签值的对应关系，基于所述目标语法树，获取与所述标签对应的结构化查询语句模板，将所述标签值录入所述结构化查询语句模板中，得到所述语句对应的结构化查询语句。

技术领域

本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种结构化查询语句生成方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

为了便于数据的查询，数据一般以数据表的形式存储于数据库中，对于不具备结构化查询语言基础的人来说，无法组织结构化查询语句，进而无法在数据库中查询到数据结果，致使无法快速得到数据结果，因此，将自然语句转化为SQL语句的方法应运而生。

然而，在现有的SQL语句转换方法中，主要分为seq2seq模型的方法以及基于规则的方法。在seq2seq模型的方法中，需要大量的训练样本，然而这类训练样本不仅不易获取，而且获取效率低，导致在训练样本上花费较多的人力成本，此外，当生成的结构化查询语句不准确时，seq2seq模型无法针对相应的错误进行修复，使得生成准确率较低；而在基于规则的方法中，无法覆盖到所有用户的句式习惯，因此，要求用户必须按照一定的规则模板输入语句，不利于用户的体验，此外，基于规则的召回率低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种结构化查询语句生成方法、装置、电子设备及介质，无需依据训练样本进行训练，也无需规定固定的模板，就能够准确将用户输入的语句转换成结构化查询语句。

一种结构化查询语句生成方法，所述方法包括：

当接收到查询请求时，从所述查询请求中提取语句；

对所述语句进行分词处理，得到分词；

根据所述分词及配置的字典，生成目标列表，所述字典表征分词与分词类型的对应关系，所述目标列表表征目标分词与目标分词类型的对应关系；

将所述目标列表中的目标分词识别为标签值，并将所述标签值录入预先配置的语法树框架中，生成目标语法树，所述语法树框架表征标签，所述目标语法树表征所述标签与标签值的对应关系；

基于所述目标语法树，获取与所述标签对应的结构化查询语句模板；

将所述标签值录入所述结构化查询语句模板中，得到所述语句对应的结构化查询语句。

根据本发明优选实施例，所述对所述语句进行分词处理，得到分词包括：

根据预设的自定义词典对所述语句进行切分，得到切分位置；

根据所述切分位置，构建有向无环图；

通过动态规划算法计算所述有向无环图中的最大概率路径，得到目标路径；

根据所述目标路径确定所述分词。

根据本发明优选实施例，所述根据所述分词及配置的字典，生成目标列表包括：

获取当前列表；

当从所述字典中确定分词为枚举值字段名、连续型字段名、意图词、方法词中的任意一种类型时，将该分词录入至所述当前列表中，得到所述目标列表；或者