Feb, 2024

从文本到 CQL：自然语言与语料库搜索引擎的桥梁

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TL;DR自然语言处理技术 (NLP) 在信息系统中的交互方式发生了革命性的变化，强调了将自然语言查询转化为 SQL 等形式查询语言，然而对于语料库查询语言 (CQL) 这一在文本语料中进行语言研究和详细分析的关键工具却未受到足够重视，手动构建 CQL 查询是一项复杂、耗时的任务，需要大量专业知识，这对研究人员和从业者都构成了重要挑战。本文提出了第一个文本到 CQL 任务，旨在自动将自然语言转化为 CQL。我们提出了一个全面的框架，包括一个特别策划的大规模数据集和利用大型语言模型 (LLMs) 进行有效的文本到 CQL 任务的方法。此外，我们建立了先进的评估指标来评估生成的查询的句法和语义准确性。我们提供了创新的 LLM 转换方法和详细的实验，并通过实验结果证明了我们方法的有效性，并提供了关于文本到 CQL 任务的复杂性的深入见解。
发现论文，激发创造
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    Oct, 2020

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    Dec, 2023

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    Jun, 2024

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    Oct, 2023

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    Aug, 2022

  • 基於大型語言模型的無人系統知識庫問答的上下文學習

    基于知识库的问答（KBQA）旨在根据知识库来回答事实性问题。本研究针对无人系统中的知识图推理问答的 CCKS2023 竞赛，在 ChatGPT 和 GPT-3 等大型语言模型在许多问答任务中取得的最近成功的启发下，提出了基于 ChatGPT 的 Cypher 查询语言（CQL）生成框架，从给定的自然语言问题中生成最适合的 CQL 查询。我们的生成框架包括六个部分：根据给定的自然语言问题预测 CQL 的语法相关信息的辅助模型，从给定的自然语言问题中提取专有名词的专有名词匹配器，检索输入样例的相似示例的演示示例选择器，设计 ChatGPT 的输入模板的提示构造器，生成 CQL 的 ChatGPT 模型，以及从多样化的输出中获取最终答案的集成模型。凭借我们的基于 ChatGPT 的 CQL 生成框架，我们在 CCKS 2023 无人系统知识图推理问答竞赛中获得第二名，F1-score 为 0.92676。

    Nov, 2023

  • 基于数据库的对话自然语言接口的高效部署

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    May, 2020

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    Aug, 2023

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    Apr, 2024

  • 从自然语言翻译到 SPARQL 的神经机器翻译

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    Jun, 2019