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基于Text-to-SQL问答系统的设计与实现

基于Text-to-SQL问答系统的设计与实现

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作者：宁泽楠西北民族大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的发展,将自然语言转化为结构化查询语言的任务得到了学术界的广泛关注,因为它向非专业用户提供了数据库查询的接口,大大降低了用户查询数据的学习成本,不但可以提高查询效率,而且也能提高人们的生活效率,具有较高的研... 详细信息

随着人工智能技术的发展,将自然语言转化为结构化查询语言的任务得到了学术界的广泛关注,因为它向非专业用户提供了数据库查询的接口,大大降低了用户查询数据的学习成本,不但可以提高查询效率,而且也能提高人们的生活效率,具有较高的研究价值。目前,中文的自然语言转化为结构化查询语言任务面临诸多挑战,第一,在中文数据集的研究方面,其SQL语句的预测准确率较低,还存在很大的优化空间;第二,中文的表达中存在众多的同义词,如何准确的做到自然语言问句同数据库列名之间的映射,是该任务面临的主要挑战。本文以CSpider中文数据集为研究对象,该数据集将SQL语句分为简单、中等、困难三种预测难度。本文根据中文字和词的不同表达形式,分为基于词的Text-to-SQL的研究和基于字的Text-to-SQL的研究。主要工作如下:(1)构建了融合词性和依存句法特征的词序列语义增强模型基于词的研究方面,本文对原始数据采用了新的分词方法,分词效果显示更贴近用户日常生活的语义理解。同时在词向量方面,为了增强模型对语义的理解,在原有词向量中加入了词性特征向量和依存句法特征向量,实验结果表明,加入词性特征后对实验的KEYWORD和AND\OR子任务提升明显,对于中等难度的SQL语句来说,提升了15%和7.8%。对困难难度的SQL语句来说,提升了12.2%和13.8%。(2)构建了基于BERT的字序列模型基于字的研究方面,本文利用BERT模型作为编码器编码,训练完成后的字的向量同时也包含词的语义特征。除此之外,为了增强自然语言问句与数据库表的列名之间的语义关系,将自然语言问句和数据库列名做拼接组成句对送到BERT多语言模型中来生成向量,实验结果表明在将数据库列名作为BERT模型的输入序列后,对于该任务的各项子任务来说,其准确率、召回率和F1值都上升了5%左右,对于WHERE子任务上升了10%左右。最终对于SQL语句的整体准确率,其简单难度、中等难度和困难难度分别提高了3.6%、4.4%、1.2%。(3)搭建了基于Text-to-SQL的问答系统原型以CSpider数据集作为系统的数据库,搭建基于Text-to-SQL技术的系统,为用户提供航空公司信息、高校信息、图书信息等多个领域的数据转换接口,同时包含辅助用户提问和相关信息反馈的功能,来提升用户使用体验。

关键词： Text-to-SQL CSpider 语义增强模型字序列模型 BERT

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基于CLIP预训练模型的图像描述算法研究

基于CLIP预训练模型的图像描述算法研究

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作者：陈玲重庆理工大学

学位级别：硕士

图像描述是结合计算机视觉与自然语言处理的多模态任务,其主要目标是让计算机自动生成准确的文本来描述图像内容,该技术在遥感图像,视觉辅助和人机交互等领域应用非常广泛。目前图像描述模型通常采用监督学习方法,但这些方法受限于高昂... 详细信息

图像描述是结合计算机视觉与自然语言处理的多模态任务,其主要目标是让计算机自动生成准确的文本来描述图像内容,该技术在遥感图像,视觉辅助和人机交互等领域应用非常广泛。目前图像描述模型通常采用监督学习方法,但这些方法受限于高昂的人工成本。如今,大规模预训练模型的应用为图像描述提供了新的方向。本文利用CLIP预训练模型,融合深度学习相关技术对图像描述任务进行研究,主要工作如下:1)针对图像描述技术中的模态鸿沟和图像-文本不匹配导致的生成文本退化问题,本文提出了基于CLIP预训练模型的语义增强跨模态融合模型。该模型首先使用文本语义增强网络来提取文本增强语义表示,然后,使用对比学习,优化文本之间的相似度度量和特征表达的一致性,最后,用图像增强解码策略来生成准确且多样性的描述结果。为了评估提出的模型有效性,本项目在两个广泛使用的图像描述数据集上进行了实验,包括MS-COCO数据集和Flickr30k数据集。实验结果表明,本文提出的模型在生成描述任务中取得了显著改进。与基准模型相比,该模型在CIDEr指标和BLEU-4指标上分别提升了3.6%和3.2%。此外,本文还进行了可视化分析,展示了模型对不同隐特征之间差异性的增强效果,以及在跨域图像描述任务中的表现。2)针对图像描述中缺乏风格化知识和不能有效融合图像客观信息与风格知识的问题,本文提出了基于预训练模型的风格强化图像描述模型。该模型通过风格增强网络,细致地捕捉和表达图像描述中的风格化元素,然后采用风格化训练策略,根据不同风格化需求调整模型的学习过程。该策略有效地平衡了描述的准确性和风格的一致性;最后,通过基于CLIP模型的风格化解码策略,确保生成的图像描述不仅在内容上准确无误,同时在风格上丰富多彩。本文在多个广泛使用的图像描述数据集上进行了实验,实验结果显示,模型在风格化描述的生成上表现更加出色,不仅提升了描述的风格化质量,也在维持内容准确性的同时增加了文本的丰富性和吸引力。

关键词：图像描述 CLIP预训练模型跨模态融合风格化描述语义增强模型

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