【摘 要】
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自然语言生成SQL查询不仅是构建智能数据库查询系统的一个重要组成部分,亦是新型供电轨道交通系统混合时态大数据个性化运维的难点之一。目前利用深度学习模型的方法专注于数
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,浙江邦盛科技有限公司,浙江大学浙江省大数据智能计算重点实验室,网易（杭州）网络有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划No.2017YFB1201001,国家自然科学基金No.61672455,浙江省自然科学基金No.LY18F020005
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自然语言生成SQL查询不仅是构建智能数据库查询系统的一个重要组成部分,亦是新型供电轨道交通系统混合时态大数据个性化运维的难点之一。目前利用深度学习模型的方法专注于数据库中单表SQL查询生成,无法解决数据库中多表SQL查询生成。针对这个问题,采用一种基于SQL语句模板填充的方法,将序列生成问题转化为多个分类问题,在训练深度学习模型的过程中充分利用SQL子句不同预测成分之间的依赖关系。在FROM子句的多表JOIN路径生成方面,将其建模为斯坦纳树问题,采用一种全局最优的算法来进行求解。在一个开放的文本生成SQL
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