【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本專利技術實施方案總體上涉及自然語言處理和機器學習系統，并且更具體地涉及用于問答的使用原語級別枚舉進行語義解析的系統和方法。
技術介紹
1、數據庫操作(諸如響應于搜索查詢來搜索結果)通常需要特定形式的命令。以特定邏輯形式編寫命令需要用戶掌握高級數據庫語言。機器學習系統已廣泛用于將自然語言問題轉換為用于數據庫或知識庫的格式的查詢。通過這種方式，用戶可以輸入自然語言查詢，諸如“過去五年中收入最高的月份是哪一個月？”將自然語言問題解析為可執行的邏輯形式是對結構化數據執行問答的一種有用且可解釋的方式。現有的方法枚舉可執行的邏輯形式，其中在使用多跳(multi-hop)/多表(multi-table)關系處理復雜問題時，枚舉的邏輯形式的數量呈指數級增長。此外，現有方法依賴于用于不同數據模態(例如，知識庫和數據庫)的不同模型結構，而不是統一的適應性結構。因此，需要改進的語義解析系統和方法。
技術實現思路
【技術保護點】
1.一種針對自然語言問題生成在數據庫或知識庫上可執行的邏輯形式的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中所述多個原語包括所述知識庫的距所述起始知識庫實體預定跳數內的原語。
4.根據權利要求1所述的方法，其中所述多個原語包括：
5.根據權利要求1所述的方法，還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其中所述排序器模塊被訓練以最小化對比損失，其中所述對比損失基于提取自真實邏輯形式的正原語樣本以及基于負原語樣本。
7.根據權利要求6所述的方法，其中所述負原語樣本選自所述知識庫中的連接至提取自所述真實邏輯形式的第一跳實體的原語。
8.根據權利要求6所述的方法，其中通過選擇與提取自所述真實邏輯形式的單元格值處于相同的表和列中的單元格值，選擇所述負原語樣本。
9.一種用于針對自然語言問題生成在數據庫或知識庫上可執行的邏輯形式的系統，所述系統包括：
10.根據權利要求9所述的系統，所述操作還包括：
11.根據權利要求10所
12.根據權利要求9所述的系統，其中所述多個原語包括：
13.根據權利要求9所述的系統，所述操作還包括：
14.根據權利要求9所述的系統，其中所述排序器模塊被訓練以最小化對比損失，其中所述對比損失是基于提取自真實邏輯形式的正原語樣本以及基于負原語樣本。
15.根據權利要求14所述的系統，其中所述負原語樣本選自所述知識庫中的連接至提取自所述真實邏輯形式的第一跳實體的原語。
16.根據權利要求14所述的系統，其中通過選擇與提取自所述真實邏輯形式的單元格值處于相同的表和列中的單元格值，選擇所述負原語樣本。
17.一種非暫時性機器可讀介質，其包括多個機器可執行指令，當由一個或多個處理器執行時，所述指令適于使所述一個或多個處理器執行操作，所述操作包括：
18.根據權利要求17所述的非暫時性機器可讀介質，所述操作還包括：
19.根據權利要求18所述的非暫時性機器可讀介質，其中所述多個原語包括所述知識庫的距所述起始知識庫實體預定跳數內的原語。
20.根據權利要求17所述的非暫時性機器可讀介質，其中所述多個原語包括：
...【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】
1.一種針對自然語言問題生成在數據庫或知識庫上可執行的邏輯形式的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其中所述多個原語包括所述知識庫的距所述起始知識庫實體預定跳數內的原語。
4.根據權利要求1所述的方法，其中所述多個原語包括：
5.根據權利要求1所述的方法，還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其中所述排序器模塊被訓練以最小化對比損失，其中所述對比損失基于提取自真實邏輯形式的正原語樣本以及基于負原語樣本。
7.根據權利要求6所述的方法，其中所述負原語樣本選自所述知識庫中的連接至提取自所述真實邏輯形式的第一跳實體的原語。
8.根據權利要求6所述的方法，其中通過選擇與提取自所述真實邏輯形式的單元格值處于相同的表和列中的單元格值，選擇所述負原語樣本。
9.一種用于針對自然語言問題生成在數據庫或知識庫上可執行的邏輯形式的系統，所述系統包括：
10.根據權利要求9所述的系統，所述操作還包括：
11.根據權利要求10所述的系統，其中所述多個原語包括所述知識庫的距所述起始知識...
【專利技術屬性】
技術研發人員：Y·劉，S·亞武茲，周英波，R·孟，
申請(專利權)人：碩動力公司，
類型：發明
國別省市：
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