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自然語言生成SαL查詢不僅是構(gòu)建智能數(shù)據(jù)庫查詢系統(tǒng)的一個重要鉏成部分，亦是新型供電軌道交通系統(tǒng)混合時態(tài)大數(shù)據(jù)個性化運維的難點之一。目前利用深度學(xué)習(xí)模型的方法專注于數(shù)據(jù)庫中單表SQL查詢生成，無法解決數(shù)據(jù)庫中多表SαL查詢生成。針對這個問題，采用一種基于SL語句模板填充的方法，將序列生成問題轉(zhuǎn)化為多個分類問題，在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的過程中充分利用SQL子句不冋預(yù)測成分之間的依賴關(guān)系。在FROM子句的多表JOⅣ路徑生成方面，將其建模為斯坦納樹問題，采用一種全局最優(yōu)的算法來進行求解。在一個開放的文本生成SαL數(shù)據(jù)集 Spider上對模型和算法進行實驗驗證，實驗結(jié)果表明該方法能有效地提升多表SL查詢生成的查詢匹配準(zhǔn)確率。
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