【摘 要】
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数据库能够提供对大量数据的高效存储和访问,然而查询数据库需要掌握数据库查询语言SQL,对于普通用户而言存在一定的门槛。自然语言查询翻译研究,将自然语言查询翻译生成SQL语句（简称Text-to-SQL任务）,这一技术既能节省用户学习专业知识的成本,提升查询数据的效率,也有利于构建智能数据库查询系统,具有重要的研究价值。Text-to-SQL技术经过一段时间的发展,已经取得了较大的进步,但仍存在一定
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数据库能够提供对大量数据的高效存储和访问,然而查询数据库需要掌握数据库查询语言SQL,对于普通用户而言存在一定的门槛。自然语言查询翻译研究,将自然语言查询翻译生成SQL语句（简称Text-to-SQL任务）,这一技术既能节省用户学习专业知识的成本,提升查询数据的效率,也有利于构建智能数据库查询系统,具有重要的研究价值。Text-to-SQL技术经过一段时间的发展,已经取得了较大的进步,但仍存在一定的问题:现有数据集大都是英文数据集,中文数据集比较缺乏;现有研究主要关注机票订阅、地理或其他多领域,对于金融领域则鲜有涉及;现有数据集的自然语言查询表述形式比较单一,不够多样化,并且SQL查询语句偏简单,不够全面;现有Text-toSQL模型无法处理一些复杂的自然语言查询问题。针对上述问题,本文构建了一个金融领域中文数据集,并有针对性地研究了一类较为复杂的查询翻译问题。本文的具体工作包括:（1）本文构建了一个金融领域中文数据集（SQL over Financial Text,简称SOFT数据集）。与传统的基准数据集相比,本文提出的SOFT数据集具有自然语言查询表达更为多样,SQL查询语句更为全面复杂等特点,覆盖了分组排序查询、多表连接查询、嵌套查询、行计算查询等复杂查询。实验表明本文SOFT数据集对目前Text-to-SQL模型提出了新的挑战。（2）针对SOFT数据集的特点,本文提出了金融领域Text-to-SQL模型RSFSQL,该模型将RYANSQL作为参考模型。RSFSQL模型在RYANSQL模型的基础上新增了处理行计算查询的方法,通过分析行计算查询问题和SQL查询语句的特点,提出了一套“问题识别-问题分解-子查询生成-结果组装”的行计算查询解决方案。通过实验与分析验证了本文RSFSQL模型处理行计算查询方法的有效性。
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