全书分为3个部分：
1.第一部分主要介绍了NL2SQL技术的相关背景知识，包括对NL2SQL任务的描述和价值探讨、国内外相关数据集的对比分析以及相关前置技术的介绍与实现
2.第二部分深入解构当前NL2SQL技术领域的若干主流技术路线，并着重分析了各个技术方案的优势与不足，为开发者提供模型选择的参考依据
3.第三部分包含NL2SQL实践指导相关篇章，结合相关代码，以单表无嵌套和多表有嵌套为例，从数据预处理、模型的构建，模型优化技巧等方面为读者构建了完整的NL2SQL技术实现流程
读者通过对本书的阅读，可以对自然语言处理语义解析领域新兴的子任务——NL2SQL有一个清晰地认识。本书充分介绍了语义解析任务相关研究进展，对主流技术方案进行了详细阐述与分析，并从实践的角度展示了NL2SQL完整的技术实现流程，希望帮助读者深入理解并高效搭建起语义解析框架，同时对语义解析领域的发展起到一定的促进作用。
1）领域专家联袂推荐，语义解析大赛获奖者撰写，满足工业级应用安全、精准需求，弥合大模型的不足。2）剖析语义解析技术原理与实践，涵盖机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达五大技术方向，并随书提供案例代码。
F O R E W O R D
序随着信息技术的不断发展，人们需要从自然语言中获取更多的信息，这使得语义解析技术变得越来越重要。语义解析是自然语言处理中的一个关键技术，它可以将自然语言转换成机器能理解的形式，从而实现自然语言与计算机之间的有效交互。语义解析技术的应用涵盖了智能问答、智能客服、数据分析等多个领域，是未来人工智能发展的重要方向之一。
在学术界，语义解析技术已经成为自然语言处理领域的重点研究方向之一。从最早的基于规则的方法到现在的基于深度学习的方法，学术界在语义解析技术的研究方面做出了很多重要的贡献。目前，知识图谱问答、自然语言生成SQL等领域都取得了一些重要的进展，这些技术的不断发展也促进了语义解析技术的不断完善。
与此同时，语义解析技术在工业界的应用也日益广泛，各种智能应用都需要语义解析技术的支持。近年来，以微软、阿里巴巴、百度等科技巨头为代表的企业也加快了在语义解析技术领域的布局和研究。随着人工智能技术的不断进步以及在金融、医疗、教育、电商等领域的不断应用，语义解析技术在工业界的应用前景也将越来越广阔。
相对于其他研究领域，语义解析技术相关的书籍却很少，本书旨在填补这一空白。本书通过对多种语义解析技术的介绍和实际原型系统的构建，帮助读者掌握语义解析技术的核心原理和实际应用方法，从而为工业实践奠定基础。本书的作者之一易显维是一位在NLP算法竞赛和项目研发方面有丰富实践经验的专家，他将自己多年的思考和实践融入书中，以期帮助更多的读者掌握语义解析技术的精髓。本书不仅适合自然语言处理领域的技术从业者和研究人员参考，也适合对语义解析技术感兴趣的学生和爱好者阅读。
在这个充满机遇和挑战的时代，语义解析技术的应用日益广泛。相信本书将会成为语义解析技术领域的经典之作，也将为更多探索语义解析技术的人们指出方向。
是为序。
苏海波
百分点信息科技有限公司首席算法科学家 P R E F A C E
前言SQL是访问关系型数据库的标准语言，但需要深入了解数据库结构和SQL语言的语法才能编写出合适的SQL语句，这对非专业人士来说十分困难。语义解析技术可以帮助人们更轻松地与计算机进行交互，提高效率和准确性。语义解析是NLP（自然语言处理）的一个重要领域，旨在将自然语言语句转换为机器可以理解的语言表示，如SQL查询或知识图谱查询。NL2SQL和KBQA是语义解析的两个子领域，分别旨在将自然语言问题转换为SQL查询和知识图谱查询语句。然而，这些领域目前仍存在许多挑战，例如自然语言中的歧义性和复杂性，以及跨语言和跨文化语义解析的难度。
语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。特别是在大数据时代，语义解析能够帮助企业更快速地从大量的数据中获取有用的信息，从而提高决策效率。
具体而言，一些使用语义解析技术的产品如下。
智能问答系统，如小米的小爱同学。
智能客服系统，如腾讯企点客服机器人。
舆情分析系统，如微博的情绪分析和新浪的热搜榜。
智能搜索引擎，如谷歌和百度的智能搜索引擎。
金融服务，如支付宝和招商银行的智能客服。
语义解析领域目前仍存在许多挑战，学术界和工业界正在研究、探索各种新方法与技术，以应对这些挑战。
为什么写这本书
最近，多个大规模语言模型在生成自然语言文本方面有着惊人的表现，而ChatGPT是其典型应用之一。ChatGPT被广泛用于聊天机器人、智能问答系统等文本生成领域，因其高质量的生成文本而备受欢迎。
尽管大规模语言模型功能强大，但在语义解析方面还存在以下几个问题。
首先，由于大规模语言模型是概率模型，输出时没有与数据库内容进行比对，可能会导致输出结果存在事实性错误。
其次，大规模语言模型对复杂的数据库结构和知识图谱的图结构没有很好的建模方法，目前还没有很好的办法将复杂的图结构和表结构输入端到端的模型中。这些问题都需要进一步研究和解决。
本书则为这些问题提供了解决思路。
笔者参与过结构化数据挖掘、OCR、NL2SQL、KBQA、文本校对等技术的实践，多次参加算法竞赛并获奖，积累了丰富的经验和方法。这些经历让笔者深刻认识到，技术在现代社会中发挥着越来越重要的作用，而技术的发展需要有更多的人才来支撑。因此，笔者萌生了写一本书的想法，希望通过书籍的形式将自己沉淀的方法论传播出去，影响更多的同行和学生，也让更多非计算机专业的读者在职业生涯上有更多的选择。
笔者希望书中的内容能够促进读者在技术领域不断探索和创新，让“木叶飞舞之处，火亦生生不息”成为现实。
如何阅读本书
本书共11章，系统介绍了语义解析的基础知识、主流技术以及工程实践。
第1章重点介绍智能问答中的语义解析技术及其应用场景。通过学习本章，读者可以掌握语义解析的基本概念、分类、常见技术及其优缺点，以及智能问答系统在不同领域的应用和市场前景。
第2章介绍机器翻译技术在语义解析方面的应用，详细讲解如何通过机器翻译来完成智能问答中的NL2SQL任务，并重点介绍生成模型T5在NL2SQL任务中的重要应用。通过学习本章，读者可以掌握T5模型的基本原理和优缺点、应用场景以及T5模型的性能优化。
第3章介绍模板填充法，重点介绍颇具代表性的基于X-SQL模型的方法的基本原理及在语义解析中的应用、技术细节与适用场景。
第4章介绍如何通过强化学习来解决NL2SQL任务中的问题，为NL2SQL任务的解决方案提供一种创新的思路。通过学习本章，读者可以深入了解强化学习在自然语言处理中的应用，以及如何合理地设计强化学习目标来完成NL2SQL任务。
第5章介绍GNN在NL2SQL任务中的应用，帮助读者深入理解如何更好地表征数据库表的语义。
第6章详细介绍如何通过构建“中间表达”来解决NL2SQL任务中的Mismatch难题，同时介绍难题的成因与影响。
第7章通过设计无嵌套的简单SQL查询的完整示例，逐步讲解NL2SQL任务的各个环节和难点，以及如何评估语义解析模型的性能和效果。
第8章深入探讨复杂场景下的NL2SQL任务，读者将能够掌握复杂场景下的语义解析模型设计和优化策略，以及如何评估和改进相应模型的性能与效果。
第9章介绍基于知识图谱问答（KBQA）的语义解析方法，即NL2SPARQL方法。通过学习本章，读者将了解NL2SPARQL方法的基本原理和技术细节，掌握如何将自然语言转换为SPARQL语言。
第10章介绍表格预训练方案的应用场景、技术细节和优缺点。
第11章介绍语义解析技术的落地思考以及百度AI语义解析大赛的获奖技术方案。通过本章的学习，读者可以了解语义解析技术在实际应用中的难点和挑战。
勘误和支持
由于计算机科学发展迅速，方法不断改进，加上人们对事物的认知也在持续提升，书中难免存在疏漏和错误。笔者的邮箱是necther@qqcom，希望广大读者不吝赐教，也欢迎读者对书中提出的技术问题给出自己的答案。
致谢
本书由易显维和宁星星共同编写完成。在本书的编写过程中，我们得到了许多专家和朋友的帮助，他们是：镇诗奇、邓良聪、林志墅、章涵艺、黎志扬、李潜、肖伟崎、桂安春、王睿捷和徐骁飞。他们的建议和意见使我们能不断地完善本书的内容。
本书在编写过程中参考了大量的相关论文和优秀实践。在此，感谢所有为语义解析技术的发展和应用做出贡献的人，正是因为他们的努力，才能让语义解析技术不断发展和进步。
家庭的爱与包容让我们能够毫无后顾之忧地完成本书的编写，在此，对家人表示最真诚的感谢，感谢他们一直以来的支持和陪伴。
易显维
C O N T E N T S
目录序
前言
第1章NL2SQL和KBQA中的语义
解析技术1
11人机交互应用与语义解析
难点分析1
12主流的语义解析技术5
121NL2SQL任务及方法5
122KBQA任务及方法12
123语义解析技术方案对比17
13语义解析的预训练模型和
数据集19
131语义解析中的预训练模型19
132NL2SQL数据集19
133KBQA数据集21
14本章小结23第2章基于机器翻译的语义解析
技术24
21机器翻译原理浅析24
211常见机器翻译技术路线24
212神经网络机器翻译基本框架26
22NL2SQL翻译框架的构建27
221Seq2Seq模型原理27
222将Seq2Seq模型应用于
NL2SQL28
23从序列到集合：SQLNet
模型的解决方案28
231序列到集合29
232列名注意力29
233SQLNet模型预测及其训练
细节30
24T5预训练模型在NL2SQL中的
应用31
241T5模型简介31
242T5模型架构32
243T5模型训练方式32
244T5模型在NL2SQL中的
应用33
25NL2SQL的T5模型实践33
26本章小结43第3章基于模板填充的语义解析
技术44
31意图识别和槽位填充44
311意图识别和槽位填充的
步骤45
312如何进行意图识别和槽位
填充46
32基于X-SQL的模板定义与子
任务分解48
33本章小结49第4章基于强化学习的语义解析
技术50
41Seq2Seq中的强化学习
知识50
42SCST模型51
421SCST模型简介52
422SCST模型框架52
423SCST代码实现52
43MAPO模型62
431MAPO模型简介62
432MAPO代码实现63
44本章小结67第5章基于GNN的语义解析
技术68
51使用GNN对数据库模式进行
编码68
511匹配可能模式项的集合69
512GNN编码表示69
52关注模式的Global GNN71
521Global GNN的改进71
522Gating GCN模块详解72
523Re-ranking GCN模块详解75
53关注模式链接的RATSQL79
531Relation-Aware Self-Attention
模型80
532考虑更复杂的连接关系80
533模式链接的具体实现81
54关注模式链接拓扑结构的
LGESQL83
541LGESQL模型简介83
542LGESQL模型框架86
55本章小结87第6章基于中间表达的语义解析
技术88
61中间表达：IRNet88
62引入中间表达层SemQL90
63IRNet代码精析92
631模式链接代码实现92
632SemQL的生成95
633SQL语句的生成101
64本章小结107第7章面向无嵌套简单SQL查询的
原型系统构建108
71语义匹配解决思路108
72任务简介109
73任务解析110
731列名解析110
732输入整合111
733输出子任务解析111
734模型整体架构112
74代码示例113
741QueryTokenizer类的构造113
742SqlLabelEncoder类的
构造115
743生成批量数据115
744模型搭建117
745模型训练和预测118
75本章小结120第8章面向复杂嵌套SQL查询的
原型系统构建121
81复杂嵌套SQL查询的难点
剖析121
811复杂嵌套SQL语句121
812难点与对策分析122
82型模型解析123
821构建复杂SQL语句的中间
表达形式123
822型模型的搭建与训练124
83列模型解析127
831嵌套信息的编码设计127
832列模型的搭建与训练127
84值模型解析130
841值与列的关系解析130
842值模型的搭建与训练130
85完整系统演示132
851解码器132
852完整流程演示133
86本章小结134第9章面向SPARQL的原型系统
构建135
91T5、BART、UniLM模型
简介135
92T5、BART、UniLM方案136
93T5、BART、UniLM生成
SPARQL语句实现141
94T5、BART、UniLM模型结果
合并156
95路径排序160
96SPARQL语句修正和再次
排序172
97本章小结185第10章预训练优化186
101预训练技术的发展186
1011掩码语言建模187
1012去噪自动编码器189
102定制预训练模型：
TaBERT192
1021信息的联合表示192
1022预训练任务设计192
103TAPAS194
1031附加Embedding编码表
结构194
1032预训练任务设计195
104GRAPPA195
1041表格数据增强：解决数据
稀疏难题195
1042预训练任务设计195
105本章小结197第11章语义解析技术落地思考198
111研究与落地的差别198
112产品视角的考虑200
113潜在的落地场景200
114实践技巧201
1141数据增强在NLP领域的
应用201
1142数据增强策略202
1143方案创新点204
115本章小结205
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