语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战

全书分为3个部分： 1.第一部分主要介绍了NL2SQL技术的相关背景知识，包括对NL2SQL任务的描述和价值探讨、国内外相关数据集的对比分析以及相关前置技术的介绍与实现 2.第二部分深入解构当前NL2SQL技术领域的若干主流技术路线，并着重分析了各个技术方案的优势与不足，为开发者提供模型选择的参考依据 3.第三部分包含NL2SQL实践指导相关篇章，结合相关代码，以单表无嵌套和多表有嵌套为例，从数据预处理、模型的构建，模型优化技巧等方面为读者构建了完整的NL2SQL技术实现流程 读者通过对本书的阅读，可以对自然语言处理语义解析领域新兴的子任务——NL2SQL有一个清晰地认识。本书充分介绍了语义解析任务相关研究进展，对主流技术方案进行了详细阐述与分析，并从实践的角度展示了NL2SQL完整的技术实现流程，希望帮助读者深入理解并高效搭建起语义解析框架，同时对语义解析领域的发展起到一定的促进作用。

C O N T E N T S 目录序 前言 第1章NL2SQL和KBQA中的语义 解析技术1 11人机交互应用与语义解析 难点分析1 12主流的语义解析技术5 121NL2SQL任务及方法5 122KBQA任务及方法12 123语义解析技术方案对比17 13语义解析的预训练模型和 数据集19 131语义解析中的预训练模型19 132NL2SQL数据集19 133KBQA数据集21 14本章小结23第2章基于机器翻译的语义解析 技术24 21机器翻译原理浅析24 211常见机器翻译技术路线24 212神经网络机器翻译基本框架26 22NL2SQL翻译框架的构建27 221Seq2Seq模型原理27 222将Seq2Seq模型应用于 NL2SQL28 23从序列到集合：SQLNet 模型的解决方案28 231序列到集合29 232列名注意力29 233SQLNet模型预测及其训练 细节30 24T5预训练模型在NL2SQL中的 应用31 241T5模型简介31 242T5模型架构32 243T5模型训练方式32 244T5模型在NL2SQL中的 应用33 25NL2SQL的T5模型实践33 26本章小结43第3章基于模板填充的语义解析 技术44 31意图识别和槽位填充44 311意图识别和槽位填充的 步骤45 312如何进行意图识别和槽位 填充46 32基于X-SQL的模板定义与子 任务分解48 33本章小结49第4章基于强化学习的语义解析 技术50 41Seq2Seq中的强化学习 知识50 42SCST模型51 421SCST模型简介52 422SCST模型框架52 423SCST代码实现52 43MAPO模型62 431MAPO模型简介62 432MAPO代码实现63 44本章小结67第5章基于GNN的语义解析 技术68 51使用GNN对数据库模式进行 编码68 511匹配可能模式项的集合69 512GNN编码表示69 52关注模式的Global GNN71 521Global GNN的改进71 522Gating GCN模块详解72 523Re-ranking GCN模块详解75 53关注模式链接的RATSQL79 531Relation-Aware Self-Attention 模型80 532考虑更复杂的连接关系80 533模式链接的具体实现81 54关注模式链接拓扑结构的 LGESQL83 541LGESQL模型简介83 542LGESQL模型框架86 55本章小结87第6章基于中间表达的语义解析 技术88 61中间表达：IRNet88 62引入中间表达层SemQL90 63IRNet代码精析92 631模式链接代码实现92 632SemQL的生成95 633SQL语句的生成101 64本章小结107第7章面向无嵌套简单SQL查询的 原型系统构建108 71语义匹配解决思路108 72任务简介109 73任务解析110 731列名解析110 732输入整合111 733输出子任务解析111 734模型整体架构112 74代码示例113 741QueryTokenizer类的构造113 742SqlLabelEncoder类的 构造115 743生成批量数据115 744模型搭建117 745模型训练和预测118 75本章小结120第8章面向复杂嵌套SQL查询的 原型系统构建121 81复杂嵌套SQL查询的难点 剖析121 811复杂嵌套SQL语句121 812难点与对策分析122 82型模型解析123 821构建复杂SQL语句的中间 表达形式123 822型模型的搭建与训练124 83列模型解析127 831嵌套信息的编码设计127 832列模型的搭建与训练127 84值模型解析130 841值与列的关系解析130 842值模型的搭建与训练130 85完整系统演示132 851解码器132 852完整流程演示133 86本章小结134第9章面向SPARQL的原型系统 构建135 91T5、BART、UniLM模型 简介135 92T5、BART、UniLM方案136 93T5、BART、UniLM生成 SPARQL语句实现141 94T5、BART、UniLM模型结果 合并156 95路径排序160 96SPARQL语句修正和再次 排序172 97本章小结185第10章预训练优化186 101预训练技术的发展186 1011掩码语言建模187 1012去噪自动编码器189 102定制预训练模型： TaBERT192 1021信息的联合表示192 1022预训练任务设计192 103TAPAS194 1031附加Embedding编码表 结构194 1032预训练任务设计195 104GRAPPA195 1041表格数据增强：解决数据 稀疏难题195 1042预训练任务设计195 105本章小结197第11章语义解析技术落地思考198 111研究与落地的差别198 112产品视角的考虑200 113潜在的落地场景200 114实践技巧201 1141数据增强在NLP领域的 应用201 1142数据增强策略202 1143方案创新点204 115本章小结205