随着各行各业的信息化程度的加深,数据库技术被广泛应用来存储和管理日益增长的业务数据。当前,公安部门的关系型数据库中积累了海量人口和公安数据,数据库中不仅单表存储的数据众多,而且表的数量大,表之间的关系也很复杂。此外,公安人员在处理日常业务中有着多种灵活的查询需求。对于非专业技术人员来说,在不熟悉数据库结构和SQL语句用法的情况下,使用结构化查询语言来从传统数据库系统中查询数据是极其困难的。因此,为公安用户提供一个专用的数据库自然语言查询接口,具有较大的实际应用价值。自然语言查询接口的目的是将用自然语言表达的查询自动转化为SQL语句,方便用户通过接口查询数据库中所需信息。然而,现有自然语言查询接口技术存在缺乏领域知识理解,难以生成涉及多表的复杂查询,以及难以处理自然语言中的语义模糊、同义省略等语法现象的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于本体的自然语言查询接口。本文基于本体学习技术将公安人口数据库中的结构化数据半自动地转化为领域本体,然后结合领域本体对自然语言查询语句进行句法分析以生成中间语言,并提出基于BFS的关联路径算法以解决复杂SQL语句生成时的多表连接问题。本文的主要贡献和创新点如下:（1）基于本体学习技术将公安人口数据库中的结构化数据半自动地转化为领域本体,并结合《同义词词林》处理语义相似问题,对领域本体进行扩充。生成的领域本体与知识库较好地融合了领域知识,用于辅助转化。（2）结合领域本体的句法分析生成中间语言。首先通过Jieba分词工具对自然语言查询语句进行中文分词处理,结合领域本体和知识库生成对应的句型数组和句子对象数组。然后通过查询目标提取算法和查询条件提取算法来提取目标短语和条件短语。最后经规则匹配和句法分析提取查询目标和查询条件,生成数组形式的中间语言。（3）提出基于BFS的关联路径算法解决复杂查询中的多表连接问题,并基于斯坦纳树组合优化方案对路径寻找进行效率优化,然后将中间语言转化为完整的SQL语句。（4）设计并实现了面向公安人口领域的自然语言查询系统。该系统采用Vue.js和Flask框架开发,具有用户管理、数据库管理、词典管理、数据预处理、自然语言查询与展示、语音识别、全文检索等功能模块。在上海市公安人口数据集上的实验结果表明,本文提出的基于本体的自然语言查询接口在单表查询、多表查询、复杂查询语句上的准确率分别达到83.3%,、68.8%、51.9%,较好地满足了公安人口部门民警对人口数据库的日常查询需求。