【摘 要】
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文章提出了一种基于NL2SQL的电厂设备缺陷数据查询统计方法,将设备缺陷数据查询文本转化成SQL语句执行并返回查询统计结果.利用基于NLP预训练模型,将SQL语句预测模型划分为全局条件逻辑运算符预测、条件比较运算符和条件值预测、条件列预测、指标列聚合操作符和指标列预测等四个组件,并在搭建的电厂设备缺陷数据集上进行了测试验证.测试结果表明模型具有良好的SQL语句预测精度和执行效果.
【机 构】
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通辽霍林河坑口发电有限责任公司,内蒙古 通辽 029200;上海发电设备成套设计研究院有限责任公司,上海 200240
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文章提出了一种基于NL2SQL的电厂设备缺陷数据查询统计方法,将设备缺陷数据查询文本转化成SQL语句执行并返回查询统计结果.利用基于NLP预训练模型,将SQL语句预测模型划分为全局条件逻辑运算符预测、条件比较运算符和条件值预测、条件列预测、指标列聚合操作符和指标列预测等四个组件,并在搭建的电厂设备缺陷数据集上进行了测试验证.测试结果表明模型具有良好的SQL语句预测精度和执行效果.
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