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. 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、 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。

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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 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 0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 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 1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