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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种全链路的自然语言转换为结构化查询语言的方法，属于数据处理领域，包括以下步骤：S1、采用现有语料和提示工程预训练开源大语言模型；S2、基于知识图谱构建针对具体应用场景的NL2SQL语料库，获取训练集和测试集；S3、获得最佳开源大语言模型；S4、向最佳开源大语言模型中输入自然语言，查询并生成SQL语句。本发明采用上述全链路的自然语言转换为结构化查询语言的方法，结合知识图谱的结构化知识和开源大语言模型的强大自然语言处理能力，能够更好地理解查询中的实体和它们之间的关系，从而精准地捕捉用户的查询意图，即使在面对复杂或模糊的查询时也能保持较高的理解准确率。
主权项：1.一种全链路的自然语言转换为结构化查询语言的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采用现有语料和提示工程预训练开源大语言模型；S2、基于知识图谱构建针对具体应用场景的NL2SQL语料库，获取训练集和测试集；S3、利用训练集和测试集优化开源大语言模型的模型参数，并评估优化后的开源大语言模型的模型参数，选取最佳参数组合，获得最佳NL2SQL的大语言模型；S4、向最佳开源大语言模型中输入自然语言，查询并生成SQL语句。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 全链路的自然语言转换为结构化查询语言的方法
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