Jun, 2019

最近数据库自然语言接口比较调查

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TL;DR本文评估了 24 个最近开发的自然语言数据库接口（NLIs），并将其分类为基于关键字、模式、解析和语法的四组，发现语法为基础的系统是最强大的，但高度依赖其手动设计的规则，同时本文的研究成果对于设计能够回答各种用户问题的 NLIs 至关重要。
natural language interfacesdatabasesnlisbenchmark questionsgrammar-based systems
发现论文，激发创造
  • 可迁移学习的自然语言数据库接口

    本文介绍了一种通用的可转移自然语言交互系统，通过自动注释机制分离出自然语言查询中的数据库 schema 和数据，采用个性化序列模型将注释的查询翻译成 SQL 语句，实验证明该方法在 WikiSQL 数据集上的表现优于传统方法，并且可被应用于其他数据集而无需重新训练。

    Sep, 2018

  • 基于下一步自然语言查询推荐的交互式数据分析

    我们开发了一个基于数据驱动方法的自然语言接口系统，其中包含了一个逐步查询推荐模块，帮助用户在探索大型复杂 SQL 数据库时进行更有效和系统化地数据分析过程。我们的用户研究表明，相比于没有推荐模块的基准系统，我们的系统可以帮助用户更加高效和系统化地进行数据分析。

    Jan, 2022

  • SQL 查询生成的最新进展：综述

    该论文综述了最新的自然语言转 SQL 查询方法和模型，并描述了使用深度学习技术的各种架构，阐述了数据集和评估指标。

    May, 2020

  • 面向数据库的端到端神经自然语言接口

    本文介绍了一种基于深度模型的数据探索工具 DBPal，它采用自然语言界面，能够将自然语言问题转化为 SQL 查询，并为用户提供自动完成功能，帮助用户更有效地编写复杂查询。

    Apr, 2018

  • 自然语言表格数据查询和可视化接口：调研

    自然语言处理引起了用户与表格数据交互方式的革命，通过更直观、基于语言的界面，从传统的查询语言和手动绘图转变。大语言模型（LLMs）如 ChatGPT 及其后续模型进一步推进了这一领域，为自然语言处理技术开辟了新的途径。本研究综述了面向表格数据查询与可视化的自然语言界面，该界面允许用户使用自然语言查询与数据进行交互。我们介绍了这些界面背后的基本概念和技术，特别关注实现自然语言到 SQL 查询或数据可视化命令的语义解析技术。接着，我们从数据集、方法论、评估指标和系统设计等角度探讨了文本到 SQL 和文本到可视化问题的最新进展。这包括深入研究了 LLMs 的影响，突出了它们的优势、限制和未来改进的潜力。通过本综述，我们旨在为对开发和应用大语言模型时代的数据交互自然语言界面感兴趣的研究人员和实践者提供一条路线图。

    Oct, 2023

  • AskYourDB: 使用自然语言查询和可视化关系型数据库的端到端系统

    使用自然语言处理和语义解析的方法，在数据库查询过程中引入智能化，以帮助商业用户能够直接查询数据库。同时增加了自动可视化框架使得产品可供商业使用。

    Oct, 2022

  • 基于数据库的对话自然语言接口的高效部署

    研究使用对话式多轮数据的方法加速训练自然语言到查询语言的机器学习模型，旨在解决领域数据有限及集成过程繁琐耗时等问题。

    May, 2020

  • 自然语言企业搜索的查询理解

    该研究介绍了一种基于自然语言的搜索引擎，它应用了深度学习的命名实体识别技术，实现了高效的客户关系管理平台，用户通过这个系统可以极大地节省时间，快速生成动态报告。

    Dec, 2020

  • 超越排行榜：揭示自然语言推理数据和模型弱点方法综述

    本文是对近年来有关自然语言推理数据集的研究及其相关算法模型的综述，对模型和数据集中存在的问题进行分类整理，并提出一些可能的研究方向，为未来的研究提供指导建议。

    May, 2020

  • xDBTagger: 使用关键词映射和模式图解释数据库的自然语言接口

    xdbtagger 是一种可解释的混合翻译管道，适用于自然语言查询翻译为结构化查询语言的问题，通过文本和视觉方式解释决策，有效地提高了翻译的准确性和效率，适用于多个实际关系数据库和数据集。

    Oct, 2022