语义解析是自然语言处理领域的基础工作及研究热点,被认为是实现机器理解自然语言的关键。近几十年,信息技术高速发展,各个行业积累了海量的数据,这些数据大多以数据库的形式进行存储,数据库也被作为相关应用程序的存储基础。SQL解析是指通过机器自动地将自然语言问题转化为SQL语句,作为一种与数据库交互的解析技术,该技术是语义解析技术中的一个重要分支,可直接用于智能化系统的解决方法,如数据库问答、智能化查询接口等,也可为其他语义解析分支技术提供一定的借鉴参考,具有十分广阔的应用前景和重要的理论研究价值。然而,由于自然语言与SQL语句在表达方式和语法结构上存在差异,SQL解析难度较高,如何准确地将自然语言问题转换为SQL语句尚面临着巨大的挑战。研究有效的SQL解析模型,提升SQL解析精度是自然语言处理和智能系统应用的迫切需求。因此,本文展开了对SQL解析理论和方法的研究。深度学习因其出色的非结构化数据处理能力,是当前自然语言处理领域的核心技术。本文从有监督深度学习的角度出发,对SQL解析技术进行研究,具体研究内容主要包括以下几个方面:（1）在单表SQL解析任务中,基于模板填充的技术方案是当前的优势方案,具有计算资源消耗低、SQL组件顺序不敏感、结果可控性强等优点。这些技术方案将SQL解析任务划分为多个子任务,通过多个子任务对SQL预定义模板的细节内容进行预测填充。关于VALUE抽取子任务,使用字段作为辅助信息对VALUE值进行抽取,由于不同字段的表示向量区分度较弱,无法较好的处理多重VALUE抽取问题,容易产生抽取混乱的现象。针对此问题,本文提出了一种基于多重VALUE从属关系判断的SQL解析模型M-SQL,该模型通过增加额外的VALUE与字段从属关系判断子任务,以克服不同字段的表示向量区分度较弱的缺陷。M-SQL模型在Table QA和Wiki SQL测试集中,分别达到了89.9%、86.5%的综合准确率。（2）在SQL解析任务中,数据库内容的利用具有十分重要的意义,既可以给模型提供更为丰富的辅助信息,也可以帮助模型校正VALUE值。然而,受限于主流SQL解析数据集构建模式、数据隐私等情况,很少有研究人员对数据库内容的利用方式进行研究。本文针对单表SQL解析任务,抛开数据隐私的限制,对数据库内容利用方式展开研究,提出了一种基于数据库内容利用的SQL解析方法D-SQL,该方法由两个模型组成,基于字段强化的SQL解析模型与VALUE语义检索模型。其中,基于字段强化的SQL解析模型重点解决了如何使用数据库内容对字段信息进行强化表示的问题;VALUE语义检索模型重点解决了面向数据库内容的语义检索问题。D-SQL方法在Table QA和Wiki SQL测试集中,分别达到了91.2%、88.7%的综合准确率。（3）在SQL解析任务的实际应用场景中,用户输入的自然语言问题不一定与目标数据库相关。受限于公开数据集构建情况,很少有研究人员在SQL解析任务中对自然语言问题和数据库的相关性进行研究。本文将自然语言问题与数据库的相关性判断,融入SQL解析任务,提出了一种新型的单表SQL解析任务,命名为“基于相关性判断的SQL解析任务”。该任务需要同时解决两个问题,自然语言问题与数据库的相关性判断及SQL语句生成。关于此任务,目前尚未有公开数据集,本文从数据集构建、相关性判断联合模型两个角度,对该任务的解决方案展开研究,提出了一种基于相关性判断的SQL解析模型R-SQL。该模型在基于Table QA和Wiki SQL的构造测试集中,分别达到了83.8%、79.9%的综合性能。（4）在复杂多表SQL解析任务中,以Sequence-to-Sequence为代表的序列生成类技术方案是当前的优势方案,具有较好的复杂嵌套SQL语句解析能力,但存在SQL组件顺序敏感、计算资源依赖较高、计算效率偏低等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于桥接填充的复杂多表SQL解析方法B-SQL,该方法由两个模型组成,字段排序模型与基于桥接填充的SQL解析模型。其中,字段排序模型为辅助模型,用于过滤数据库中与自然语言问题相关性较弱的字段,以缩减输入序列长度;基于桥接填充的SQL解析模型为核心模型,用于对复杂多表SQL语句进行解析,同时采用了序列生成技术与模板填充技术。B-SQL方法在Du-SQL测试集中,达到了81.4%的逻辑匹配准确率。