[发明专利]一种基于结构化语言的数据查询方法及装置

说明书

本发明提供一种基于结构化语言的数据查询方法及装置，涉及大数据技术领域。所述方法包括：接收客户端发送的查询请求；对查询描述语句进行分词，获得对应的词向量；根据词向量和查询分类模型，获得查询描述语句与各个查询模版对应的概率值；根据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；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，获得查询描述语句对应的查询模版；根据查询描述语句对应的查询模版进行数据查询，获得查询描述语句对应的查询结果。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的基于结构化语言的数据查询方法及装置，提高了查询效率。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于结构化语言的数据查询方法及装置。

背景技术

目前，企业数据仓库、数据湖等系统中储存着大量的数据资源，通过结构化查询语言(Structured Query Language，简称SQL)语句在相应的数据库里检索目标表中的信息，从而实现数据挖掘、特色批量等多层次的数据分析和挖掘服务。

现有技术中，为了从数据资源中查询数据，需要编写SQL语句。但是，由于数据库中表的数量众多，种类丰富以及表中的数据信息彼此有联系，在查询时往往需要比较复杂的查询语句实现表的相互关联以及条件筛选才能得到想要的目标数据，这就会使得前期在目标表的选取以及SQL语句编写上花费大量的时间和精力，导致目标数据的获取效率低。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种基于结构化语言的数据查询方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。

一方面，本发明提出一种基于结构化语言的数据查询方法，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。

另一方面，本发明提供一种基于结构化语言的数据查询装置，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；