公开(公告)号：CN117349311A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311336112.X

申请日：2023-10-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张睿恒 ,  杨碧文 ,  徐立新 ,  张军 ,  王潮 ,  刘雨蒙 ,  苏毅

IPC: G06F16/242 ,  G06F16/25 ,  G06F16/28 ,  G06F18/27 ,  G06F18/241 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进RetNet的数据库自然语言查询方法，属于计算机数据库技术领域。本发明利用分割查询语句后每个子语句间的关联，将NL2SQL任务分割成填充槽值的若干子任务。根据槽值填充任务的特征，将其划分为两个子问题，极大减少了NL2SOL问题的工作量；使用改进的RetNet作为自然语言处理深度模型，将深度特征序列表示为一维向量，实现自注意力机制的类RNN并行循环更新，将计算复杂度降低。通过引入多尺度残差融合机制，有效提高了不同深度语义特征的融合。本方法能够有效提高SQL语句的生成准确率，有效提升数据库的运行效率。