CN113672699A - 基于知识图谱的nl2sql生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及一种基于知识图谱的NL2SQL生成方法，具体涉及智能问答技术领域，方法包括：接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息；对所述文本信息进行分词得到分词集；根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。本公开能够提升数据库问答翻译的精度和结果的准确性。

Description

基于知识图谱的NL2SQL生成方法

技术领域

本发明实施例涉及工业技术领域，具体涉及一种基于知识图谱的NL2SQL生成方法、装置、电子设备、及存储介质。

背景技术

NL2SQL是将自然语言转换为数据库查询语言的人工智能技术。目前的NL2SQL的技术方案主要分两种，一种是基于词典配置和槽位填充的方式，一种是基于深度学习进行端到端学习的方法。

当前的NL2SQL方法都集中于通用领域的数据库问答，缺少实际业务领域的业务关系处理修正，在实际应用中问答精度不高，无法满足工业界问答的精度要求、实用性不高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于知识图谱的NL2SQL生成方法、装置、电子设备、及存储介质，以满足工业界问答的精度要求和实用性要求。

本发明实施例的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明实施例的实践而习得。

在本公开的第一方面，本发明实施例提供了一种基于知识图谱的NL2SQL生成方法，包括：

接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息；

对所述文本信息进行分词得到分词集；

根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；

根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。

于一实施例中，确定所述关键词对应的用户意图包括：确定所述关键词对应的业务指标和/或维度信息，其中所述知识图谱包括业务指标图谱和维度图谱。

于一实施例中，所述业务指标图谱包括如下至少一种指标：图谱包括售电量、利润总额、以及营业收入；和/或

所述维度图谱包括如下至少一种维度：地理从属关系维度、时间维度、业务类型维度、以及组织机构维度。

于一实施例中，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果包括：

根据所述关键词对应的业务指标确定查询语句中要查询的列名；和/或

根据所述关键词对应的维度信息确定查询语句的限制条件。

于一实施例中，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后还包括：根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化。

于一实施例中，根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化包括：根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行校验和/或知识检查。

于一实施例中，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后还包括：基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示。

于一实施例中，基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示包括：基于图形展示引擎对所述查询结果选择至少一种如下图形进行图形化展示：柱状图、饼图、折线图、以及区域地图。

于一实施例中，对所述文本信息进行分词得到分词集包括：根据预定的业务词典和行业词汇对所述文本信息进行分词得到所述分词集。

于一实施例中，对所述文本信息进行分词得到分词集之后还包括：对所述分词集所包含的至少一个分词进行同义词替换以对所述分词集进行优化。

在本公开的第二方面，本发明实施例还提供了一种基于知识图谱的NL2SQL生成装置，包括：

提问转化单元，用于接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息；

分词单元，用于对所述文本信息进行分词得到分词集；

意图确定单元，用于根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；

查询结果生成单元，用于根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。

于一实施例中，所述意图确定单元用于确定所述关键词对应的用户意图包括：用于确定所述关键词对应的业务指标和/或维度信息，其中所述知识图谱包括业务指标图谱和维度图谱。

于一实施例中，所述业务指标图谱包括如下至少一种指标：图谱包括售电量、利润总额、以及营业收入；和/或

所述维度图谱包括如下至少一种维度：地理从属关系维度、时间维度、业务类型维度、以及组织机构维度。

于一实施例中，所述查询结果生成单元用于：

根据所述关键词对应的业务指标确定查询语句中要查询的列名；和/或

根据所述关键词对应的维度信息确定查询语句的限制条件。

于一实施例中，所述查询结果生成单元还用于，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后，根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化。

于一实施例中，所述查询结果生成单元用于根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化包括：用于根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行校验和/或知识检查。

于一实施例中，所述装置还包括结果展示单元，用于在根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后，基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示。

于一实施例中，所述结果展示单元用于基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示包括：用于基于图形展示引擎对所述查询结果选择至少一种如下图形进行图形化展示：柱状图、饼图、折线图、以及区域地图。

于一实施例中，所述分词单元用于：根据预定的业务词典和行业词汇对所述文本信息进行分词得到所述分词集。

于一实施例中，所述分词单元还用于，在对所述文本信息进行分词得到分词集之后，对所述分词集所包含的至少一个分词进行同义词替换以对所述分词集进行优化。

在本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：处理器；以及存储器，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时使得所述电子设备执行第一方面中的方法。

在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中的方法。

本发明实施例提出的技术方案的有益技术效果是：

本发明实施例通过接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息后进行分词得到分词集；根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果，能够提升数据库问答翻译的精度和结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明实施例中的一部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例提供的一种基于知识图谱的NL2SQL生成方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种智能问答系统的组件结构示意图；

图3示出了本发明实施例提供的一种智能问答方法的流程示意图；

图4示出了本发明实施例提供的一种业务知识图谱示例图；

图5示出了一种用于生成查询结果时进行语法解析的流程示意图；

图6是根据本发明实施例提供的一种基于知识图谱的NL2SQL生成装置的结构示意图；

图7示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明实施例中的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本发明实施例中提到的“和/或”是指包括一个或更多个相关所列项目的任何和所有组合。本公开的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。

还需要说明是，本发明实施例中下述各个实施例可以单独执行，各个实施例之间也可以相互结合执行，本发明实施例对此不作具体限制。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明实施例的技术方案。

图1示出了本发明实施例提供的一种基于知识图谱的NL2SQL生成方法的流程示意图，本实施例可适用于基于用户语音提问生成查询结果情况，该方法可以由配置于电子设备中的基于知识图谱的NL2SQL生成装置来执行，如图1所示，本实施例所述的基于知识图谱的NL2SQL生成方法包括：

在步骤S110中，接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息。

在步骤S120中，对所述文本信息进行分词得到分词集。

例如，可根据预定的业务词典和行业词汇对所述文本信息进行分词得到所述分词集。

根据本公开的一个或多个实施例，对所述文本信息进行分词得到分词集之后，还可对所述分词集所包含的至少一个分词进行同义词替换以对所述分词集进行优化。

在步骤S130中，根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图。

其中，确定所述关键词对应的用户意图可采用多种方法，例如，若所述知识图谱包括业务指标图谱和维度图谱，若所述关键词为业务指标类型的关键词，则可根据所述关键词的含义确定对应的业务指标。若所述关键词为维度类的关键词，则可根据所述关键词的含义确定维度信息。

其中，所述业务指标图谱可包括图谱包括售电量、利润总额、以及营业收入等。所述维度图谱可包括地理从属关系维度、时间维度、业务类型维度、以及组织机构维度等。

在步骤S140中，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。

例如，若所述关键词为业务指标类型的关键词，则可根据所述关键词对应的业务指标确定查询语句中要查询的列名。

若所述关键词为维度类的关键词，则可根据所述关键词对应的维度信息确定查询语句的限制条件。

根据本公开的一个或多个实施例，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后，还可根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化。例如，可根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行校验和/或知识检查。

根据本公开的一个或多个实施例，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后，还可基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示。包括但不限于柱状图、饼图、折线图、以及区域地图等。

本实施例通过接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息后进行分词得到分词集；根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果，能够提升数据库问答翻译的精度和结果的准确性。

图2为智能问答系统的组件结构，主要包括六个组件：语音识别器ASR21、自然语言理解组件NLU 22、对话管理器DM 23、任务管理器24、自然语言生成器NLG 25和语音合成器TTS 26。其中语音识别器21和自然语言理解组件22从输入中抽取意义，自然语言生成器25和语音合成器26将意义映射到语言，对话管理器23与具有任务领域知识(如业务领域知识库)的任务管理器24一起对整个过程进行控制。

具体来说，用户说话，由对话系统的语音识别器21将输入转为文本，文本由自然语言理解组件22进行语义理解(主要为分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、指代消解、语义解析)，接着对话管理器23分析语义信息，保持对话的历史与状态，并管理对话的一般流程，通常，对话管理器23联系一个或多个任务管理器24(知识库)，自然语言生成器25根据对话管理器23的对话策略生成对话的文本，最后文本通过语音合成器26渲染输出。其中，对话系统的主体是对话管理器23，它是管理对话状态和对话策略的组件。

具体到NL2SQL任务来说，是将自然语言转换为数据库可理解的SQL语言，主要涉及到对话管理器23和任务管理器24部分需要改造为将自然语言转换、解析、生成SQL的任务。

图3示出了本发明实施例提供的一种智能问答方法的流程示意图，本实施例以前述实施例为基础，进行了改进优化。如图3所示，本实施例所述的基于知识图谱的NL2SQL生成方法包括：

在步骤S310中，构建行业专业知识图谱。

例如应用于问答系统的知识图谱可包括以下几部分内容：

(1)基于分业务、分场景建设的业务指标库，构建指标间的知识图谱关系；

(2)结合组织维度之间的上下级关系，构建组织层级的图谱；

(3)业务指标属性和维度属性之间的关联，将维度知识图谱和指标图谱关联起来，构建统一的问答系统知识图谱；

(4)一种伴随数据接入的模型自训练知识图谱构建机制，对新接入的数据表，自动将元数据信息挂接到知识图谱上，并做好维度属性、指标的关联。

以国网各组织机构和若干经营指标为例，构建的业务知识图谱示例如图4所示。

在步骤S320中，结合行业专业词典进行自然语言分词。

在步骤S330中，结合行业知识进行NL2SQL生成。

本实施例公开了一种基于表格元素识别和文法组合的解析算法，以便能在实际应用中能够基于用户提供的数据或反馈达到快速迭代、效果可解释、结果可控的要求。

图5示出了一种用于生成查询结果时进行语法解析的流程示意图，如图5所示，本实施例所述的进行语法解析的方法包括：

首先针对用户提出的问题(若语音输入，需要先转换为对应的文本)，结合业务词典、行业词汇等内容进入专业分词算法模块。

然后，成分映射模块完成问题中表格相关成分识别，用户提供的数据包括同义词、应用常见问题形式等，该部分可充分利用用户提供的数据进行效果优化。然后对识别的成分进行SQL关键词识别，识别待查询的业务指标和组织维度；结合知识图谱优化意图识别过程，在维度识别过程中自动识别维度上下级关系(如国家的四级结构：国家-省-地市-县，国网的五级调度机构：国网-区域-省份-地市-县)，优化SQL生成定位的各成分条件定位，以2020年北京各地区的售电量分别是多少为例，通过切词并结合知识图谱可明确北京各地区代表北京下属十几个区县电力公司的名称，避免了原来只依赖分词导致查询不准确的问题；

在基于文法组合的语义解析阶段，可基于语法解析模型构建一个自下向上的解析框架，在文法组合过程中，一是通过引入SQL片段与对应问题片段相似度匹配来选择最优文法,以“北京工业和农业售电量查询”为例，即可支持工业和农业作为维度属性，又可支持工业售电量和农业售电量指标查询；二是优化SQL生成结果，对生成的结果结合知识图谱进行校验、知识检查，优化查询结果，以“北京售电量查询为多少亿度”为例，识别售电量的指标单位、查询意图，完成查询数据指标单位的自动转换，提升问答的准确率。

在步骤S340中，进行数据可视化展示和分析。

例如可采用图形展示引擎进行展示，具体地，可基于用户查询意图，在前端展示时以最优的数据展示查询结果(柱状图、饼图、折线图、区域地图等)。

与现有的端到端的神经网络模型相比，该框架具有良好的可解释性和效果可控性，容易进行系统调试和针对性效果优化；其次，它可以充分利用用户提供的数据及反馈，在用户任务上快速启动且加快迭代优化速度；最后，该框架可以做到语言无关、领域无关，有很好的扩展能力。

本实施例以国网各组织机构和若干经营指标为例，在现有NL2SQL的标准流程上增加有关国网的包括业务指标图谱关系和组织层级图谱关系的知识图谱，优化SQL生成结果，从而提高了NL2SQL在工业界应用的实用性。

作为上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种基于知识图谱的NL2SQL生成装置的一个实施例,图6示出了本实施例提供的一种基于知识图谱的NL2SQL生成装置的结构示意图，该装置实施例与图1至图5所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。如图6所示，本实施例所述的基于知识图谱的NL2SQL生成装置包括提问转化单元610、分词单元620、意图确定单元630和查询结果生成单元640。

所述提问转化单元610被配置为，用于接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息。

所述分词单元620被配置为，用于对所述文本信息进行分词得到分词集。

所述意图确定单元630被配置为，用于根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图。

所述查询结果生成单元640被配置为，用于根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。

根据本公开的一个或多个实施例，所述意图确定单元630被配置为用于确定所述关键词对应的用户意图包括：用于确定所述关键词对应的业务指标和/或维度信息，其中所述知识图谱包括业务指标图谱和维度图谱。

根据本公开的一个或多个实施例，所述业务指标图谱包括如下至少一种指标：图谱包括售电量、利润总额、以及营业收入；和/或

所述维度图谱包括如下至少一种维度：地理从属关系维度、时间维度、业务类型维度、以及组织机构维度。

根据本公开的一个或多个实施例，所述查询结果生成单元640被配置为，还用于：根据所述关键词对应的业务指标确定查询语句中要查询的列名；和/或根据所述关键词对应的维度信息确定查询语句的限制条件。

根据本公开的一个或多个实施例，所述查询结果生成单元640被配置为，还用于在根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后，根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化。

根据本公开的一个或多个实施例，所述查询结果生成单元640被配置为用于根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化包括：用于根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行校验和/或知识检查。

根据本公开的一个或多个实施例，所述装置还包括结果展示单元(图6中未示出)，用于在根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后，基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示。

根据本公开的一个或多个实施例，所述结果展示单元被配置为用于基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示包括：用于基于图形展示引擎对所述查询结果选择至少一种如下图形进行图形化展示：柱状图、饼图、折线图、以及区域地图。

根据本公开的一个或多个实施例，所述分词单元620被配置为，用于根据预定的业务词典和行业词汇对所述文本信息进行分词得到所述分词集。

根据本公开的一个或多个实施例，所述分词单元620被配置为，还用于在对所述文本信息进行分词得到分词集之后，对所述分词集所包含的至少一个分词进行同义词替换以对所述分词集进行优化。

本实施例提供的基于知识图谱的NL2SQL生成装置可执行本公开方法实施例所提供的基于知识图谱的NL2SQL生成方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备700的结构示意图。本发明实施例中的上述终端设备，例如为移动设备、电脑、或浮动车中内置的车载设备等，或其任意组合。在一些实施例中，移动设备例如可以包括手机、智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备等，或其任意组合。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

通常，以下装置可以连接至I/O接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本发明实施例的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明实施例的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息；对所述文本信息进行分词得到分词集；根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明实施例各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

以上描述仅为本发明实施例的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明实施例中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (13)

1.一种基于知识图谱的NL2SQL生成方法，其特征在于，包括：

接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息；

对所述文本信息进行分词得到分词集；

根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；

根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述关键词对应的用户意图包括：

确定所述关键词对应的业务指标和/或维度信息，其中所述知识图谱包括业务指标图谱和维度图谱。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务指标图谱包括如下至少一种指标：图谱包括售电量、利润总额、以及营业收入；和/或

所述维度图谱包括如下至少一种维度：地理从属关系维度、时间维度、业务类型维度、以及组织机构维度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果包括：

根据所述关键词对应的业务指标确定查询语句中要查询的列名；和/或

根据所述关键词对应的维度信息确定查询语句的限制条件。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后还包括：

根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行优化包括：

根据所述知识图谱对所生成的查询结果进行校验和/或知识检查。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果之后还包括：

基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于图形展示引擎对所述查询结果进行图形化展示包括：

基于图形展示引擎对所述查询结果选择至少一种如下图形进行图形化展示：

柱状图、饼图、折线图、以及区域地图。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述文本信息进行分词得到分词集包括：根据预定的业务词典和行业词汇对所述文本信息进行分词得到所述分词集。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述文本信息进行分词得到分词集之后还包括：

对所述分词集所包含的至少一个分词进行同义词替换以对所述分词集进行优化。

11.一种基于知识图谱的NL2SQL生成装置，其特征在于，包括：

提问转化单元，用于接收用户的语音提问信息，将所述语音提问信息转化为文本信息；

分词单元，用于对所述文本信息进行分词得到分词集；

意图确定单元，用于根据预定的知识图谱对所述分词集进行关键词识别以确定所述关键词对应的用户意图；

查询结果生成单元，用于根据所述分词集和所述关键词对应的用户意图生成查询结果。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；以及

存储器，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-10中任一项所述的方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-10任一项所述的方法。

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