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语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战

作者：易显维 宁星星
出版社：机械工业出版社出版时间：2023-11-01
开本： 16开 页数： 205
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语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战 版权信息

  • ISBN：9787111736899
  • 条形码：9787111736899 ; 978-7-111-73689-9
  • 装帧：平装-胶订
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
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语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战 本书特色

1）领域专家联袂推荐，语义解析大赛获奖者撰写，满足工业级应用安全、精准需求，弥合大模型的不足。 2）剖析语义解析技术原理与实践，涵盖机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达五大技术方向，并随书提供案例代码。

语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战 内容简介

全书分为3个部分： 1.**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。

语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战 目录

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
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语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战 相关资料

这是一本探讨NLP技术实践的书，其核心内容是语义解析技术的多种技术路线，涵盖了机器翻译、模板填充、强化学习、GNN以及中间表达等多个方向。作者显维是一位多次在算法竞赛中获奖的专家，在NLP技术领域有着丰富的实践经验。本书也是基于其多年实践经验和技术思考编写而成。本书包含了众多的代码实现，让读者能够深入了解语义解析技术的原理和应用。此外，本书还探讨了技术的落地思考和原型系统构建，帮助读者更好地将技术应用于实践中。总之，这本书是一本深入浅出、实用性极高的技术参考书，对想要深入了解语义解析技术和将其应用于实践的读者来说，是一本不容错过的好书。 ——苏海波，百分点科技首席算法科学家 本书着眼于特定领域或不开放知识库的问答系统构建，该项研究与通用知识问答具有很强的互补性，可能会成为下一个阶段的研发和创业热点。本书的推出非常及时，有利于读者迅速进入该领域并进行产品研发。本书主要作者易显维在机器学习、知识图谱和强化学习等领域都进行过大量的工程实践，同时他也十分乐于分享自己的心得体会和最新进展。本书完整地记载了他和团队科研突破的实战经验，既有深度又有广度，干货满满。无论是正在从事这方面研究的同行，还是NLP和知识图谱的初学者，本书都具有非常好的阅读价值。 ——虞凡，东风畅行科技首席技术官 如果你正在找有关NL2SQL的中文教程，这本书可能是不错的选择。全书介绍了5种主要语义解析技术在NL2SQL任务上的应用，并通过无嵌套SQL、复杂嵌套SQL、知识图谱问答、表格预训练、竞赛方案解析等示例，翔实地介绍了NL2SQL落地实践技巧。全书配套了大量实现代码，具有高度的实践指导性。 ——张啸宇，三次NL2SQL挑战赛冠军

语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战 作者简介

易显维：硕士毕业于中国地质大学，曾任职中国建设银行、科大讯飞研究院、百分点认知智能实验室。10余年算法研发经验，在涉及机器学习技术的各个方向均有产品落地实践经验，并长期为武汉各企业的算法研发工作提供咨询与支持。主要研究方向为语义解析、机器视觉、组合导航，在国内外算法竞赛中累计获奖20余次。 宁星星：容联云AI研究院NLP算法专家，华南理工大学硕士。深耕NLP领域，从事语义解析、文本理解、文本校对、大模型（LLM）等方向的研究与应用。曾获CCKS（2020、2022）、百度千言（2022）、WAIC（2022）、CCF-BDCI（2021）、百度AI创新大赛（2021）、NLPCC（2020）等在内的多项Top3竞赛奖项，并参与研发容联云赤兔大模型。

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