一种依需聚合的语义解析图查询模型

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hhenry123

【摘要】

：

本文设计并实现了依需聚合的语义深层网查询模型——SemtoSql+.提出以长短期记忆网络为基础,采用词嵌入技术将语料库训练为模型输入的词向量;并结合依赖关系图,将SQL语句四个

【作者】

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李青钟将李立力李琪张淑芳张剑

【机构】

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重庆大学计算机学院,重庆大学土木工程学院,绍兴文理学院计算机科学与工程系,重庆电子工程职业学院,重庆西信天元数据资讯有限公司

【出处】

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电子学报

【发表日期】

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2020年4期

【关键词】

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自然语义处理复杂事件语义网深度学习 natural semantic processing complex events semantic web dee

【基金项目】

：

国家重点研发计划(No.2017YFB1402401),中央高校研究生科研创新项目(No.2018CDYJSY0055),重庆市研究生科研创新项目(No.CYB18058),陕西省教育厅科学技术研究计划(No.18JK1130),重庆市技术创新与应用示范项目(No.cstc2018jszx-cyzdX0086),重庆市技术创新与应用发展重点项目(No.cstc2019jscx-fxyd0142),

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本文设计并实现了依需聚合的语义深层网查询模型——SemtoSql+.提出以长短期记忆网络为基础,采用词嵌入技术将语料库训练为模型输入的词向量;并结合依赖关系图,将SQL语句四个层级的生成问题转换为依赖关系图中槽的填充问题,同时引入注意力机制有效避免了传统模型中的顺序问题;采用随机蒙蔽机制,构建依需聚合的增强型SemtoSql+模型.

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