[发明专利]一种基于结构化语言的数据查询方法及装置

权利要求书

1.一种基于结构化语言的数据查询方法，其特征在于，包括：

接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括查询描述语句；

对所述查询描述语句进行分词，获得对应的词向量；

根据所述词向量和查询分类模型，获得所述查询描述语句与各个查询模版对应的概率值；其中，所述查询分类模型是基于预设数量的查询模版的模版名称训练获得的；所述查询模版包括查询语句，所述查询语句包括数据表名称；根据所述查询描述语句与各个查询模版对应的概率值，获得概率值最大的N个查询模版；

统计N个查询模版中各个数据表名称的出现次数，并获得出现次数最多的M个数据表名称；

根据M个数据表名称、Q个查询模版以及拼接规则，获得所述查询描述语句对应的查询模版；其中，Q小于N；Q个查询模版是N个查询模版中概率值最大的Q个查询模版；

根据所述查询描述语句对应的查询模版进行数据查询，获得所述查询描述语句对应的查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拼接规则包括：

用M个数据表名称替换Q个查询模版中的数据表名称，并根据字段匹配规则从M个数据表名称对应的数据表中获取字段，替换Q个查询模版中对应的查询字段。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述字段匹配规则包括：

若替换数据表中的字段与对应的查询字段具有相同的关键字，则用所述替换数据表中的字段替换对应的查询字段；和/或

若所述替换数据表中不存在与对应的查询字段匹配的字段，则用所述替换数据表中的所有字段替换对应的查询字段；

其中，所述替换数据表为M个数据表名称对应的数据表中的一个或者多个。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设数量的查询模版的模版名称训练获得所述查询分类模型的步骤包括：

对每个查询模版的模版名称进行分词，获得每个查询模版对应的词向量；

基于所述预设数量、各个查询模版对应的词向量对原始模型进行训练，获得所述查询分类模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述查询模版名称包括的词的数量小于等于数量阈值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述原始模型采用卷积神经网络模型。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述查询描述语句对应的查询模版进行数据查询，获得所述查询描述语句对应的查询结果包括：

基于所述查询描述语句对应的每个查询模版进行数据查询，获得所述查询描述语句对应的每个查询模版的查询结果；

对所述查询描述语句对应的各个查询模版的查询结果取并集，获得所述查询描述语句对应的查询结果。

8.一种基于结构化语言的数据查询装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收客户端发送的查询请求，所述查询请求包括查询描述语句；

分词模块，用于对所述查询描述语句进行分词，获得对应的词向量；

分类模块，用于根据所述词向量和查询分类模型，获得所述查询描述语句与各个查询模版对应的概率值；其中，所述查询分类模型是基于预设数量的查询模版的模版名称训练获得的；所述查询模版包括查询语句，所述查询语句包括数据表名称；

第一获得模块，用于根据所述查询描述语句与各个查询模版对应的概率值，获得概率值最大的N个查询模版；

统计模块，用于统计N个查询模版中各个数据表名称的出现次数，并获得出现次数最多的M个数据表名称；

第二获得模块，用于根据M个数据表名称、Q个查询模版以及拼接规则，获得所述查询描述语句对应的查询模版；其中，Q小于N；Q个查询模版是N个查询模版中概率值最大的Q个查询模版；

查询模块，用于根据所述查询描述语句对应的查询模版进行数据查询，获得所述查询描述语句对应的查询结果。