CN114117025B - 信息查询方法、装置、存储介质及系统 - Google Patents

信息查询方法、装置、存储介质及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114117025B
CN114117025B CN202210104074.4A CN202210104074A CN114117025B CN 114117025 B CN114117025 B CN 114117025B CN 202210104074 A CN202210104074 A CN 202210104074A CN 114117025 B CN114117025 B CN 114117025B
Authority
CN
China
Prior art keywords
query statement
query
target
task
rotation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210104074.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114117025A (zh
Inventor
耿瑞莹
黎槟华
石翔
李永彬
孙健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alibaba Damo Institute Hangzhou Technology Co Ltd
Original Assignee
Alibaba Damo Institute Hangzhou Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alibaba Damo Institute Hangzhou Technology Co Ltd filed Critical Alibaba Damo Institute Hangzhou Technology Co Ltd
Priority to CN202210104074.4A priority Critical patent/CN114117025B/zh
Publication of CN114117025A publication Critical patent/CN114117025A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114117025B publication Critical patent/CN114117025B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/242—Query formulation
    • G06F16/2433—Query languages
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3325—Reformulation based on results of preceding query
    • G06F16/3326—Reformulation based on results of preceding query using relevance feedback from the user, e.g. relevance feedback on documents, documents sets, document terms or passages
    • G06F16/3328—Reformulation based on results of preceding query using relevance feedback from the user, e.g. relevance feedback on documents, documents sets, document terms or passages using graphical result space presentation or visualisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种信息查询方法、装置、存储介质及系统。其中，该方法包括：获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果。本发明解决了相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。

Description

信息查询方法、装置、存储介质及系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种信息查询方法、装置、存储介质及系统。
背景技术
在结构化数据的存储和展示中，数据库控件表格（Table）因其结构清晰、易于维护和时效性强的优势被广泛应用。Table对搜索引擎和智能对话系统具有重要意义，例如：搜索引擎（如必应Bing等）可以基于互联网Table生成问题对应的答案；虚拟语音助手（如微软小娜Cortana、亚马逊助手Alexa等）可以通过将Table与自然语言理解技术相结合进而响应用户的语音请求（如“查询天气”、“预定日程”等）。
在金融、保险、医疗等行业的应用场景下，用户需要频繁地与数据库进行交互。由于这些应用场景的数据库中的大量数据是通常以Table的形式存储的，因此，采用基于Table的语义解析技术可以使用户输入的自然语言与数据快速适配，实现自动解答用户问题的效果，进而提高用户与数据库之间的交互效率和交互体验。
相关方案中，基于Table进行自动问答（TableQA）的方法主要为：获取用户输入的自然语言，然后使用单轮的自然语言到结构化查询语言（Natural Language ToStructured Query Language，简称NL2SQL）模型生成该自然语言的回复内容，进而向用户回复。然而，现实场景中用户的问题通常需要多轮查询数据库，例如：用户的问题中包含指代内容、省略内容以及需要对结构化查询语言（Structured Query Language，简称SQL）中条件部分和选择部分进行增、删、改等操作的内容。因此，上述方法的缺陷在于：无法基于用户输入的自然语言自动生成多轮SQL，不利于现实场景中的应用。
对此，本领域的技术人员对上述方法进行改进得到如下方法：基于端到端的方式，直接解析用户输入的多轮自然语言，进而得到对应的多轮SQL。然而，这种方法的缺陷在于：容易受到该多轮自然语言中无关内容的干扰导致查询错误（如无脚本错误out_of_scripts和切换Table错误switch_table等），查询结果准确度低。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种信息查询方法、装置、存储介质及系统，以至少解决相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种信息查询方法，包括：获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种信息查询方法，包括：接收来自于客户端的目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以获取查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；将查询结果返回至客户端。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种信息查询方法，通过电子装置提供一图形用户界面，图形用户界面所显示的内容至少部分地包含一信息查询场景，图形用户界面包括：查询输入子界面和查询输出子界面，该方法包括：响应对查询输入子界面执行的第一控制操作，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；响应对查询输出子界面执行的第二控制操作，基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以输出查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种信息查询装置，包括：获取模块，用于获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；生成模块，用于基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；查询模块，用于利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行任意一项上述的信息查询方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行任意一项上述的信息查询方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种信息查询系统，包括：处理器；以及存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作。
在本发明实施例中，首先获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作，采用基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句的方式，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，通过利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果，达到了基于多轮动作预测和语义解析得到多轮查询语句进而获取查询结果的目的，从而实现了提高多轮话术语义解析和数据查询的准确度进而提升用户与数据库之间的交互效率和交互体验的技术效果，进而解决了相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1示出了一种用于实现信息查询方法的计算机终端（或移动设备）的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的一种信息查询方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的两轮话术语言转化过程的示意图；
图4是根据本发明实施例的一种可选的图语义表示的示意图；
图5是根据本发明实施例的一种可选的信息查询方法的流程图；
图6是根据本发明实施例的一种在云端服务器进行信息查询的示意图；
图7是根据本发明实施例的一种可选的信息查询方法的流程图；
图8是根据本发明实施例的一种信息查询装置的结构示意图；
图9是根据本发明实施例的另一种信息查询装置的结构示意图；
图10是根据本发明实施例的另一种信息查询装置的结构示意图；
图11是根据本发明实施例的另一种信息查询装置的结构示意图；
图12是根据本发明实施例的另一种计算机终端的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
首先，在对本发明实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：
自然语言：是指一种自然地随文化演化的语言，通常是指现实场景中人类交流和思维使用的语言。例如：汉语、英语、日语等。
实施例1
根据本发明实施例，还提供了一种信息查询方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现信息查询方法的计算机终端（或移动设备）的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10（或移动设备10）可以包括一个或多个（图中采用102a、102b，……，102n来示出）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、键盘、光标控制设备（如鼠标）、输入/输出接口（I/O接口）、通用串行总线（USB）端口（可以作为BUS总线的端口中的一个端口被包括）、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10（或移动设备）中的其他元件中的任意一个内。如本发明实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制（例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择）。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的信息查询方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的信息查询方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器（Network Interface Controller，NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频（Radio Frequency，RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器（LCD），该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10（或移动设备）的用户界面进行交互。
此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备（或移动设备）可以包括硬件元件（包括电路）、软件元件（包括存储在计算机可读介质上的计算机代码）、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备（或移动设备）中的部件的类型。
此处需要说明的是，在一些实施例中，上述图1所示的计算机设备（或移动设备）具有触摸显示器（也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”）。在一些实施例中，上述图1所示的计算机设备（或移动设备）具有图像用户界面（GUI），用户可以通过触摸触敏表面上的手指接触和/或手势来与GUI进行人机交互，此处的人机交互功能可选的包括如下交互：创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或可读存储介质中。
在上述运行环境下，本发明提供了如图2所示的一种信息查询方法。图2是根据本发明实施例的一种信息查询方法的流程图，如图2所示，该信息查询方法包括：
步骤S202，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；
步骤S204，基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；
步骤S206，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果。
可选地，上述多轮话术可以是用户需要查询信息时用于多次表达查询需求的自然语言话术。上述查询语句可以是SQL语句。上述第一查询语句可以是由该多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的SQL语句。上述动作预测信息可以是该多轮话术中的当前轮话术对应的待执行动作。例如：该待执行动作可以是添加查询条件、删除查询条件、开始查询等。
可选地，对上述多轮话术可以进行多轮上述将自然语言转化得到查询语句的过程。上述第二查询语句可以是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的SQL语句，该历史轮话术可以是上述多轮话术中当前轮话术之前的部分话术。上述目标查询语句可以是该多轮话术对应的自然语言转化得到的多轮SQL语句，基于上述第一查询语句、上述第二查询语句和上述动作预测信息，可以生成该目标查询语句。
可选地，上述目标业务场景可以是金融业务场景、电子商务业务场景、保险业务场景、医疗业务场景、教育业务场景等。上述业务查询操作可以是在上述目标业务场景中对对应的业务数据进行查询的操作。利用上述目标查询语句可以执行上述目标业务场景下的上述业务查询操作，进而可以获取查询结果。该查询结果可以作为对该目标业务场景下用户的多轮话术的回复内容。
在本发明实施例中，首先获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作，采用基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句的方式，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，通过利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果，达到了基于多轮动作预测和语义解析得到多轮查询语句进而获取查询结果的目的，从而实现了提高多轮话术语义解析和数据查询的准确度进而提升用户与数据库之间的交互效率和交互体验的技术效果，进而解决了相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。
可选地，本发明所提供的上述信息查询方法可以但不限于应用于金融、保险、医疗、电子商务等领域中的智能语音助手、智能查询、智能客服等应用场景下。在上述应用场景下，用户可以通过多次提出自然语言问句从对应的数据库中自动获取答案。通过使用本发明提供的信息查询方法，可以节省现实场景中的人工成本，提高信息查询效率。
在一种可选的实施例中，在步骤S202中，获取第一查询语句和动作预测信息，包括如下方法步骤：
步骤S221，采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，目标任务为多轮话术语言转化任务，第一解耦任务为动作预测解耦任务，第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；
步骤S222，基于第一解耦任务获取动作预测信息，以及基于第二解耦任务获取第一查询语句。
可选地，上述目标任务为多轮话术语言转化任务，该多轮话术语言转化任务可以是多轮声音话术到结构化查询语言（Voice-to-SQL）转化任务，也可以是多轮文本话术到结构化查询语言（Text-to-SQL）转化任务。上述目标解析模型可以是本发明是实施例提供的基于对话策略建模的多轮Text-to-SQL解析模型。
采用上述目标解析模型，可以将上述目标任务拆解为上述第一解耦任务与上述第二解耦任务。该第一解耦任务为动作预测解耦任务，用于得到上述动作预测信息，该动作预测信息是上述多轮话术中当前轮话术对应的待执行动作。该第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务，用于得到上述第一查询语句，该第一查询语句是由上述多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。
可选地，上述多轮话术可以是用户需要查询信息时用于多次表达查询需求的自然语言话术。该自然语言可以是汉语、英语、日语等语种的声音语言，也可以是汉语、英语、日语等语种的文本语言。上述查询语句可以是SQL语句。
在一种可选的实施例中，信息查询方法还包括如下方法步骤：
步骤S208，基于目标任务获取第二查询语句。
可选地，上述目标任务为多轮话术语言转化任务，该多轮话术语言转化任务可以是多轮声音话术到结构化查询语言（Voice-to-SQL）转化任务，也可以是多轮文本话术到结构化查询语言（Text-to-SQL）转化任务。上述第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。基于该目标任务，可以获取该第二查询语句。
在一种可选的实施例中，在步骤S204中，基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，包括如下方法步骤：
步骤S241，基于动作预测信息确定待执行动作，以及基于第一查询语句确定待执行动作对应的动作内容；
步骤S242，利用待执行动作、动作内容和第二查询语句，生成目标查询语句。
上述第一查询语句是由上述多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。上述动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作，基于该动作预测信息可以确定上述待执行动作。该待执行动作可以包含动作内容，基于该第一查询语句确定待执行动作对应的动作内容。
可选地，上述多轮话术可以是用户需要查询信息时用于多次表达查询需求的自然语言话术。上述查询语句可以是SQL语句。上述待执行动作可以是添加查询条件、删除查询条件、开始查询等。上述待执行动作对应的动作内容可以是待添加的查询条件内容、待删除的查询条件内容、开始查询的时间等。
上述第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，上述目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的多轮查询语句。利用上述待执行动作、上述动作内容和该第二查询语句，可以生成该目标查询语句。
例如，在金融业务场景下，为理财产品设计智能销售客服时，可以使用本实施例提供的方法。图3是根据本发明实施例的一种可选的两轮话术语言转化过程的示意图，如图3所示，客户A进行咨询时发送了如下2轮话术：
话术1：您好！最近有哪些推荐的理财产品。
话术2：门槛最低的呢。
智能销售客服需要针对上述2轮话术自动查询相关数据库中对应的数据，根据该数据进行自动回复。因此，需要首先对上述2轮话术进行语言转化，即将上述2轮话术包含的文本语言转化为计算机可读懂、可运行、符合计算机规则的SQL语句。
使用多轮Text-to-SQL解析模型将上述2轮话术的语言转化任务拆解为动作预测解耦任务Action Prediction（相当于上述第一解耦任务）和语言转化解耦任务CurrentText-to-SQL（相当于上述第二解耦任务），然后对该2轮话术中的每轮话术依次进行解析。
具体地，基于话术1中的“最近有哪些推荐的理财产品”，动作预测解耦任务ActionPrediction可以得到该话术1对应的动作预测信息，根据该动作预测信息可以确定对应的待执行动作为“添加查询条件”；语言转化解耦任务Current Text-to-SQL可以得到该话术1对应的查询语句（相当于上述第一查询语句），即“Select产品名称Where 收益率 > 5%”，根据该查询语句可以确定添加的查询条件内容为“从相关数据库中查询收益率大于5%的理财产品”（相当于上述动作内容）。
具体地，基于话术2中的“门槛最低的呢”，动作预测解耦任务Action Prediction可以得到该话术2对应的动作预测信息，根据该动作预测信息可以确定对应的待执行动作为“添加查询条件”；语言转化解耦任务Current Text-to-SQL可以得到该话术2对应的查询语句（相当于上述第一查询语句），即“Select None Where 起售金额 between 50000 AND100000”，根据该查询语句可以确定添加的查询条件内容为“从相关数据库中查询起售金额在50000到100000之间的理财产品”（相当于上述动作内容）。
在基于话术2中的“门槛最低的呢”进行动作预测解耦任务Action Prediction和语言转化解耦任务Current Text-to-SQL时，该话术2为当前轮话术，话术1为历史轮话术，由话术1转化得到的SQL语句“Select产品名称Where 收益率 > 5%”相当于上述第二查询语句。
根据由上述话术1和话术2得到的查询语句和待执行动作，可以确定最终的2轮查询SQL语句，即“Select产品名称Where 收益率 > 5% and起售金额 between 50000 AND100000”（相当于上述目标查询语句）。
在一种可选的实施例中，信息查询方法还包括如下方法步骤：
步骤S210，对初始解析模型进行训练，确定目标损失，其中，目标损失包括：第一损失和第二损失，第一损失为第一训练任务的损失，第二损失为第二训练任务的损失，第一训练任务为动作预测训练任务，第二训练任务为当前轮话术语言转化训练任务；
步骤S212，利用目标损失对初始解析模型进行调整，得到目标解析模型。
上述目标解析模型可以由上述初始解析模型经过训练和调整得到的解析模型，该目标解析模型可以用于将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，目标任务为多轮话术语言转化任务，第一解耦任务为动作预测解耦任务，第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务。
可选地，对上述初始解析模型进行训练可以包括：同时进行上述第一训练任务和上述第二训练任务，其中，该第一训练任务为动作预测训练任务，该第二训练任务为当前轮话术语言转化训练任务。该第一训练任务和该第二训练任务可以保证上述目标解析模型能够将目标任务拆解为动作预测解耦任务与当前轮话术语言转化解耦任务。
可选地，对上述初始解析模型进行训练的过程中，可以确定上述目标损失。该目标损失包括第一损失和第二损失，其中，该第一损失为上述动作预测训练任务的训练损失，该第二损失为上述当前轮话术语言转化训练任务的训练损失。该目标损失可以通过对该第一损失和该第二损失进行加权相加得到。
可选地，为提高上述目标解析模型的解析准确度，进而提高上述多轮话术语言转化任务的转化准确度，可以利用上述目标损失对训练后的初始解析模型进行调整，作为该目标解析模型。
例如，在金融业务场景下，为理财产品设计智能销售客服时，可以使用本实施例提供的方法。在上述将上述2轮话术的语言转化任务拆解为动作预测解耦任务和语言转化解耦任务的过程中，使用的多轮Text-to-SQL解析模型（相当于上述目标解析模型）可以通过以下方法步骤训练和调整得到：
第一步，获取Text-to-SQL初始模型。
第二步，基于图形转换器（Graph Transformer）、当前轮话术建模（CurrentUtterance）、历史轮查询语言（History SQL）和表格模式（Table Schema），对该初始解析模型同时进行两个训练任务，该两个训练任务包括：动作预测训练任务和当前轮话术语言转化训练任务。
第三步，获取训练过程中上述两个训练任务的训练损失，按照如下公式（1）计算得到训练总损失L（相当于上述目标损失）：
Figure 631787DEST_PATH_IMAGE001
公式（1）
在上述公式（1）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
表示动作预测训练任务的训练损失，
Figure 627555DEST_PATH_IMAGE003
表示动作预测训练任务的训练损失在总训练损失中的权重，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示当前轮话术语言转化训练任务的训练损失，
Figure 610555DEST_PATH_IMAGE005
表示当前轮话术语言转化训练任务的训练损失在总训练损失中的权重。
需要说明的是，上述
Figure 864819DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 148033DEST_PATH_IMAGE005
为可学习的参数，为
Figure 704916DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 316157DEST_PATH_IMAGE005
初始化为1。在训练的过程中，通过适应性损失的方式进行对两个训练任务的同时学习，可以使该两个训练任务同时收敛，达到最佳的训练状态。
第四步，基于总训练损失L对目标损失对训练后的Text-to-SQL初始模型进行调整，可以得到多轮Text-to-SQL解析模型（相当于上述目标解析模型）。
需要说明的是，不同于相关方案中提供的端到端Text-to-SQL解析模型，由本实施例提供的训练方法得到的上述多轮Text-to-SQL解析模型在性能上有显著提升，利于在现实场景中的应用。
在一种可选的实施例中，信息查询方法还包括如下方法步骤：
步骤S214，基于目标查询语句的语法结构信息构建目标查询语句对应的图语义表示。
可选地，上述目标查询语句可以是该多轮话术对应的自然语言转化得到的多轮SQL语句，基于上述第一查询语句、上述第二查询语句和上述动作预测信息，可以生成该目标查询语句。基于该目标查询语句的语法结构信息，可以构建该目标查询语句对应的图语义表示。该图语义表示可以是该多轮SQL语句的抽象语法树。
在一种可选的实施例中，在步骤S214中，基于目标查询语句的语法结构信息构建图语义表示，包括如下方法步骤：
步骤S2141，基于语法结构信息，确定目标查询语句所包含的关键字、参数名称以及参数名称对应的参数值，以及基于语法结构信息，确定目标查询语句关联的聚合函数和条件操作符；
步骤S2142，利用关键字、参数名称和参数值构建图节点，以及利用聚合函数和条件操作符构建边，得到图语义表示。
可选地，上述目标查询语句可以是该多轮话术对应的自然语言转化得到的多轮SQL语句。基于该目标查询语句的语法结构信息，确定该目标查询语句包含的关键字、参数名称以及参数名称对应的参数值，还可以确定与该目标查询语句相关联的聚合函数和条件操作符。
可选地，基于上述目标查询语句的语法结构信息，可以构建该目标查询语句对应的图语义表示。该图语义表示可以是该多轮SQL语句的抽象语法树，可以包括多个图节点和多个边。利用该目标查询语句包含的上述关键字、上述参数名称和上述参数值，可以构建该图语义表示的图节点；利用与该目标查询语句相关联的上述聚合函数和上述条件操作符，可以构建边；进而可以得到该图语义表示。
例如，在金融业务场景下，为理财产品设计智能销售客服时，可以使用本实施例提供的方法。图4是根据本发明实施例的一种可选的图语义表示的示意图，如图4所示，对于某次两轮话术语言转化得到的两轮SQL语句“Select 产品名称 Where 起售金额 between50000 AND 100000 AND 收益率>5%”，根据该两轮SQL语句的语法结构信息，可以确定该两轮SQL语句包含或关联的如下信息：
（1）关键字：Select、Where、AND。
（2）参数名称：产品名称、起售金额、收益率。
（3）参数名称对应的参数值：50000、100000、5%。
（4）聚合函数：Max、None。
（5）条件操作符：等于、大于、小于。
基于上述两轮SQL语句包含或关联的上述信息，可以构建并使用该两轮SQL语句的图语义表示，包括如下方法步骤：
第一步，利用上述关键字、参数名称和参数值构建该图语义表示的图节点。
第二步，利用上述聚合函数和条件操作符构建该图语义表示的边。
第三步，使用图形转换器（graph transformer）建模该两轮SQL语句的图语义表示。
需要说明的是，在使用图形转换器（graph transformer）建模该两轮SQL语句的图语义表示后，基于该图形转换器训练得到的多轮Text-to-SQL解析模型在性能上有显著提升，利于在现实场景中的应用。
例如，在金融业务场景下，为理财产品设计智能销售客服时，可以使用本实施例提供的方法。通过上述方法得到两轮SQL语句（相当于上述目标查询语句）后，可以利用该两轮SQL语句从相关数据库中查询得到满足客户需求的理财产品名称（相当于上述查询结果）。结合该满足客户需求的理财产品名称和预设的回复模板，可以得到回复内容，并按照该回复内容向客户发送回复消息。
通过使用本实施例提供的方法，达到了基于多轮动作预测和语义解析得到多轮查询语句进而获取查询结果的目的，从而实现了提高多轮话术语义解析和数据查询的准确度进而提升用户与数据库之间的交互效率和交互体验的技术效果，进而解决了相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。
本发明其中一实施例还提供了一种信息查询方法，该信息查询方法在云端服务器上运行，图5是根据本发明实施例的一种可选的信息查询方法的流程图，如图5所示，该信息查询方法，包括：
步骤S502，接收来自于客户端的目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；
步骤S504，基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以获取查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；
步骤S506，将查询结果返回至客户端。
可选地，图6是根据本发明实施例的一种在云端服务器进行信息查询的示意图，如图6所示，客户端将目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息上传至云端服务器，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；云端服务器基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以获取查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。然后，云端服务器会向上述客户端反馈查询结果，最终的查询结果会通过客户端的图形用户界面提供给用户。
需要说明的是，本发明实施例所提供的上述信息查询方法，可以但不限于适用于金融、保险、医疗、电子商务等领域中的智能语音助手、智能查询、智能客服等实际应用场景，通过SaaS服务端和客户端进行交互的方式，采用对多轮话术进行多轮动作预测和语义解析得到多轮查询语句的方式执行目标业务场景下的业务查询操作以获取查询结果，并将返回的查询结果通过客户端提供给用户。
本发明其中一实施例还提供了一种信息查询方法，图7是根据本发明实施例的一种可选的信息查询方法的流程图，如图7所示，通过电子装置提供一图形用户界面，图形用户界面所显示的内容至少部分地包含一信息查询场景，图形用户界面包括：查询输入子界面和查询输出子界面，该信息查询方法包括：
步骤S702，响应对查询输入子界面执行的第一控制操作，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；
步骤S704，响应对查询输出子界面执行的第二控制操作，基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以输出查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。
在上述可选的实施例中，用户可以通过电子装置展示的图形用户界面内容，至少部分地获得上述信息查询场景。该图形用户界面可以显示上述查询输入子界面和上述查询输出子界面。
可选地，在上述图形用户界面中，用户可以对图形用户界面内展示的查询输入子界面进行第一控制操作，即用户通过控制该图形用户界面中展示的多轮话术中的部分轮话术，以确定当前轮话术，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作。
可选地，在上述图形用户界面中，用户还可以对用户界面内展示的查询输出子界面进行第二控制操作，即用户通过控制该图形用户界面中展示的生成按钮或查询按钮，以基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，并利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以输出查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。
特别地，上述第一控制操作和第二控制操作可以是触控操作。该触控操作是指用户用手指接触上述终端设备的显示屏并控制该终端设备的操作，该触控操作可以包括单点触控、多点触控，其中，每个触控点的触控操作可以包括点击、长按、重按、划动等。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
实施例2
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述信息查询方法的装置，图8是根据本发明实施例的一种信息查询装置的结构示意图，如图8所示，该装置包括：获取模块801、生成模块802、查询模块803，其中，
获取模块801，用于获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；生成模块802，用于基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；查询模块803，用于利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作。
可选地，上述获取模块801，还用于：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，目标任务为多轮话术语言转化任务，第一解耦任务为动作预测解耦任务，第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于第一解耦任务获取动作预测信息，以及基于第二解耦任务获取第一查询语句。
可选地，图9是根据本发明实施例的另一种信息查询装置的结构示意图，如图9所示，该装置除包括图8所示的所有模块外，还包括：得到模块804，用于基于目标任务获取第二查询语句。
可选地，上述生成模块802，还用于：基于动作预测信息确定待执行动作，以及基于第一查询语句确定待执行动作对应的动作内容；利用待执行动作、动作内容和第二查询语句，生成目标查询语句。
可选地，图10是根据本发明实施例的另一种信息查询装置的结构示意图，如图10所示，该装置除包括图9所示的所有模块外，还包括：训练模块805，用于对初始解析模型进行训练，确定目标损失，其中，目标损失包括：第一损失和第二损失，第一损失为第一训练任务的损失，第二损失为第二训练任务的损失，第一训练任务为动作预测训练任务，第二训练任务为当前轮话术语言转化训练任务；利用目标损失对初始解析模型进行调整，得到目标解析模型。
可选地，图11是根据本发明实施例的另一种信息查询装置的结构示意图，如图11所示，该装置除包括图10所示的所有模块外，还包括：构建模块806，还用于基于目标查询语句的语法结构信息构建目标查询语句对应的图语义表示。
可选地，上述构建模块806，还用于：基于语法结构信息，确定目标查询语句所包含的关键字、参数名称以及参数名称对应的参数值，以及基于语法结构信息，确定目标查询语句关联的聚合函数和条件操作符；利用关键字、参数名称和参数值构建图节点，以及利用聚合函数和条件操作符构建边，得到图语义表示。
此处需要说明的是，上述获取模块801、生成模块802、查询模块803应于实施例1中的步骤S202至步骤S206，三个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
在本发明实施例中，首先获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作，采用基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句的方式，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，通过利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果，达到了基于多轮动作预测和语义解析得到多轮查询语句进而获取查询结果的目的，从而实现了提高多轮话术语义解析和数据查询的准确度进而提升用户与数据库之间的交互效率和交互体验的技术效果，进而解决了相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。
需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
实施例3
根据本发明实施例，还提供了一种电子装置的实施例，该电子装置可以是计算装置群中的任意一个计算装置。该电子装置包括：处理器和存储器，其中：
存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果。
在本发明实施例中，首先获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作，采用基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句的方式，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，通过利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果，达到了基于多轮动作预测和语义解析得到多轮查询语句进而获取查询结果的目的，从而实现了提高多轮话术语义解析和数据查询的准确度进而提升用户与数据库之间的交互效率和交互体验的技术效果，进而解决了相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。
需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
实施例4
本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。
可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
在本实施例中，上述计算机终端可以执行信息查询方法中以下步骤的程序代码：获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果。
可选地，图12是根据本发明实施例的另一种计算机终端的结构框图，如图12所示，该计算机终端可以包括：一个或多个（图中仅示出一个）处理器122、存储器124、以及外设接口126。
其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的信息查询方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的信息查询方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果。
可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，目标任务为多轮话术语言转化任务，第一解耦任务为动作预测解耦任务，第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于第一解耦任务获取动作预测信息，以及基于第二解耦任务获取第一查询语句。
可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于目标任务获取第二查询语句。
可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于动作预测信息确定待执行动作，以及基于第一查询语句确定待执行动作对应的动作内容；利用待执行动作、动作内容和第二查询语句，生成目标查询语句。
可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：对初始解析模型进行训练，确定目标损失，其中，目标损失包括：第一损失和第二损失，第一损失为第一训练任务的损失，第二损失为第二训练任务的损失，第一训练任务为动作预测训练任务，第二训练任务为当前轮话术语言转化训练任务；利用目标损失对初始解析模型进行调整，得到目标解析模型。
可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于目标查询语句的语法结构信息构建目标查询语句对应的图语义表示。
可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于语法结构信息，确定目标查询语句所包含的关键字、参数名称以及参数名称对应的参数值，以及基于语法结构信息，确定目标查询语句关联的聚合函数和条件操作符；利用关键字、参数名称和参数值构建图节点，以及利用聚合函数和条件操作符构建边，得到图语义表示。
处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：接收来自于客户端的目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以获取查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；将查询结果返回至客户端。
处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：响应对查询输入子界面执行的第一控制操作，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；响应对查询输出子界面执行的第二控制操作，基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以输出查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。
在本发明实施例中，首先获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作，采用基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句的方式，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，通过利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果，达到了基于多轮动作预测和语义解析得到多轮查询语句进而获取查询结果的目的，从而实现了提高多轮话术语义解析和数据查询的准确度进而提升用户与数据库之间的交互效率和交互体验的技术效果，进而解决了相关技术中由于直接解析多轮话术并据此获取查询结果用于向用户自动解答导致的查询结果准确度低、用户体验差的技术问题。
本领域普通技术人员可以理解，图12所示的结构仅为示意，计算机终端也可以是智能手机（如Android手机、iOS手机等）、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备（MobileInternet Devices，MID）、PAD等终端设备。图12并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图12中所示更多或者更少的组件（如网络接口、显示装置等），或者具有与图12所示不同的配置。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取器（RandomAccess Memory，RAM）、磁盘或光盘等。
根据本发明实施例，还提供了一种存储介质的实施例。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述实施例1所提供的信息查询方法所执行的程序代码。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，目标任务为多轮话术语言转化任务，第一解耦任务为动作预测解耦任务，第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于第一解耦任务获取动作预测信息，以及基于第二解耦任务获取第一查询语句。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于目标任务获取第二查询语句。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于动作预测信息确定待执行动作，以及基于第一查询语句确定待执行动作对应的动作内容；利用待执行动作、动作内容和第二查询语句，生成目标查询语句。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：对初始解析模型进行训练，确定目标损失，其中，目标损失包括：第一损失和第二损失，第一损失为第一训练任务的损失，第二损失为第二训练任务的损失，第一训练任务为动作预测训练任务，第二训练任务为当前轮话术语言转化训练任务；利用目标损失对初始解析模型进行调整，得到目标解析模型。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于目标查询语句的语法结构信息构建目标查询语句对应的图语义表示。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于语法结构信息，确定目标查询语句所包含的关键字、参数名称以及参数名称对应的参数值，以及基于语法结构信息，确定目标查询语句关联的聚合函数和条件操作符；利用关键字、参数名称和参数值构建图节点，以及利用聚合函数和条件操作符构建边，得到图语义表示。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：接收来自于客户端的目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以获取查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；将查询结果返回至客户端。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：响应对查询输入子界面执行的第一控制操作，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，动作预测信息是当前轮话术对应的待执行动作；响应对查询输出子界面执行的第二控制操作，基于第一查询语句、第二查询语句和动作预测信息，生成目标查询语句，利用目标查询语句执行目标业务场景下的业务查询操作以输出查询结果，其中，第二查询语句是由多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，目标查询语句是多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种信息查询方法，其特征在于，包括：
获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，所述第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述动作预测信息是所述当前轮话术对应的待执行动作；
基于所述第一查询语句、第二查询语句和所述动作预测信息，生成目标查询语句，其中，所述第二查询语句是由所述多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述目标查询语句是所述多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；
利用所述目标查询语句执行所述目标业务场景下的业务查询操作，以获取查询结果；
其中，获取所述第一查询语句和所述动作预测信息包括：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，所述目标任务为多轮话术语言转化任务，所述第一解耦任务为动作预测解耦任务，所述第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于所述第一解耦任务获取所述动作预测信息，以及基于所述第二解耦任务获取所述第一查询语句。
2.根据权利要求1所述的信息查询方法，其特征在于，所述信息查询方法还包括：
基于所述目标任务获取所述第二查询语句。
3.根据权利要求1所述的信息查询方法，其特征在于，基于所述第一查询语句、所述第二查询语句和所述动作预测信息，生成所述目标查询语句包括：
基于所述动作预测信息确定所述待执行动作，以及基于所述第一查询语句确定所述待执行动作对应的动作内容；
利用所述待执行动作、所述动作内容和所述第二查询语句，生成所述目标查询语句。
4.根据权利要求1所述的信息查询方法，其特征在于，所述信息查询方法还包括：
对初始解析模型进行训练，确定目标损失，其中，所述目标损失包括：第一损失和第二损失，所述第一损失为第一训练任务的损失，所述第二损失为第二训练任务的损失，所述第一训练任务为动作预测训练任务，所述第二训练任务为当前轮话术语言转化训练任务；
利用所述目标损失对所述初始解析模型进行调整，得到所述目标解析模型。
5.根据权利要求1所述的信息查询方法，其特征在于，所述信息查询方法还包括：
基于所述目标查询语句的语法结构信息构建所述目标查询语句对应的图语义表示。
6.根据权利要求5所述的信息查询方法，其特征在于，基于所述目标查询语句的语法结构信息构建所述图语义表示包括：
基于所述语法结构信息，确定所述目标查询语句所包含的关键字、参数名称以及所述参数名称对应的参数值，以及基于所述语法结构信息，确定所述目标查询语句关联的聚合函数和条件操作符；
利用所述关键字、所述参数名称和所述参数值构建图节点，以及利用所述聚合函数和所述条件操作符构建边，得到所述图语义表示。
7.一种信息查询方法，其特征在于，包括：
接收来自于客户端的目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，所述第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述动作预测信息是所述当前轮话术对应的待执行动作；
基于所述第一查询语句、第二查询语句和所述动作预测信息，生成目标查询语句，利用所述目标查询语句执行所述目标业务场景下的业务查询操作以获取查询结果，其中，所述第二查询语句是由所述多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述目标查询语句是所述多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；
将所述查询结果返回至所述客户端；
其中，所述客户端获取所述第一查询语句和所述动作预测信息包括：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，所述目标任务为多轮话术语言转化任务，所述第一解耦任务为动作预测解耦任务，所述第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于所述第一解耦任务获取所述动作预测信息，以及基于所述第二解耦任务获取所述第一查询语句。
8.一种信息查询方法，其特征在于，通过电子装置提供一图形用户界面，所述图形用户界面所显示的内容至少部分地包含一信息查询场景，所述图形用户界面包括：查询输入子界面和查询输出子界面，所述方法包括：
响应对所述查询输入子界面执行的第一控制操作，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，所述第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述动作预测信息是所述当前轮话术对应的待执行动作；
响应对所述查询输出子界面执行的第二控制操作，基于所述第一查询语句、第二查询语句和所述动作预测信息，生成目标查询语句，利用所述目标查询语句执行所述目标业务场景下的业务查询操作以输出查询结果，其中，所述第二查询语句是由所述多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述目标查询语句是所述多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；
其中，获取所述第一查询语句和所述动作预测信息包括：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，所述目标任务为多轮话术语言转化任务，所述第一解耦任务为动作预测解耦任务，所述第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于所述第一解耦任务获取所述动作预测信息，以及基于所述第二解耦任务获取所述第一查询语句。
9.一种信息查询装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，所述第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述动作预测信息是所述当前轮话术对应的待执行动作；
生成模块，用于基于所述第一查询语句、第二查询语句和所述动作预测信息，生成目标查询语句，其中，所述第二查询语句是由所述多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述目标查询语句是所述多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；
查询模块，用于利用所述目标查询语句执行所述目标业务场景下的业务查询操作；
其中，所述获取模块还用于：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，所述目标任务为多轮话术语言转化任务，所述第一解耦任务为动作预测解耦任务，所述第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于所述第一解耦任务获取所述动作预测信息，以及基于所述第二解耦任务获取所述第一查询语句。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的信息查询方法。
11.一种信息查询系统，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：
步骤1，获取目标业务场景下的第一查询语句和动作预测信息，其中，所述第一查询语句是由多轮话术中当前轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述动作预测信息是所述当前轮话术对应的待执行动作；
步骤2，基于所述第一查询语句、第二查询语句和所述动作预测信息，生成目标查询语句，其中，所述第二查询语句是由所述多轮话术中历史轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句，所述目标查询语句是所述多轮话术对应的自然语言转化得到的查询语句；
步骤3，利用所述目标查询语句执行所述目标业务场景下的业务查询操作；
其中，获取所述第一查询语句和所述动作预测信息包括：采用目标解析模型将目标任务拆解为第一解耦任务与第二解耦任务，其中，所述目标任务为多轮话术语言转化任务，所述第一解耦任务为动作预测解耦任务，所述第二解耦任务为当前轮话术语言转化解耦任务；基于所述第一解耦任务获取所述动作预测信息，以及基于所述第二解耦任务获取所述第一查询语句。
CN202210104074.4A 2022-01-28 2022-01-28 信息查询方法、装置、存储介质及系统 Active CN114117025B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210104074.4A CN114117025B (zh) 2022-01-28 2022-01-28 信息查询方法、装置、存储介质及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210104074.4A CN114117025B (zh) 2022-01-28 2022-01-28 信息查询方法、装置、存储介质及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114117025A CN114117025A (zh) 2022-03-01
CN114117025B true CN114117025B (zh) 2022-05-17

Family

ID=80361916

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210104074.4A Active CN114117025B (zh) 2022-01-28 2022-01-28 信息查询方法、装置、存储介质及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114117025B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116821309B (zh) * 2023-08-28 2023-11-17 北京珊瑚礁科技有限公司 一种基于大语言模型的上下文构造方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101105814A (zh) * 2007-09-11 2008-01-16 金蝶软件（中国）有限公司 一种将Script语言转换成SQL语言的方法及装置
CN111159220A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 北京百度网讯科技有限公司 用于输出结构化查询语句的方法和装置
CN112988785A (zh) * 2021-05-10 2021-06-18 浙江大学 基于语言模型编码和多任务解码的sql转换方法及系统
US11068477B1 (en) * 2018-06-06 2021-07-20 Gbt Travel Servces Uk Limited Natural language processing with pre-specified SQL queries
CN113282724A (zh) * 2021-05-21 2021-08-20 北京京东振世信息技术有限公司 一种智能客服的交互方法和装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112966083B (zh) * 2021-03-10 2022-08-12 中国人民解放军国防科技大学 一种基于对话历史建模的多轮对话生成方法及装置
CN112905637B (zh) * 2021-03-23 2022-07-08 思必驰科技股份有限公司 基于对话改写模型的多轮文本到sql方法及系统
CN113254619A (zh) * 2021-06-21 2021-08-13 北京沃丰时代数据科技有限公司 针对用户询问的自动答复方法、装置和电子设备
CN113886427A (zh) * 2021-10-25 2022-01-04 京东科技信息技术有限公司 一种对话处理方法、装置及电子设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101105814A (zh) * 2007-09-11 2008-01-16 金蝶软件（中国）有限公司 一种将Script语言转换成SQL语言的方法及装置
US11068477B1 (en) * 2018-06-06 2021-07-20 Gbt Travel Servces Uk Limited Natural language processing with pre-specified SQL queries
CN111159220A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 北京百度网讯科技有限公司 用于输出结构化查询语句的方法和装置
CN112988785A (zh) * 2021-05-10 2021-06-18 浙江大学 基于语言模型编码和多任务解码的sql转换方法及系统
CN113282724A (zh) * 2021-05-21 2021-08-20 北京京东振世信息技术有限公司 一种智能客服的交互方法和装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DBPal: A Fully Pluggable NL2SQL Training Pipeline;Nathaniel Weir 等;《ACM》;20200611;第2347-2361页 *
一种基于BERT的中文NL2SQL模型;张琰;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》;20201215;I138-185 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114117025A (zh) 2022-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110019701B (zh) 用于问答服务的方法、问答服务系统以及存储介质
US20190164064A1 (en) Question and answer interaction method and device, and computer readable storage medium
CN110111780B (zh) 数据处理方法和服务器
US9524291B2 (en) Visual display of semantic information
CN107463601B (zh) 基于人工智能的对话理解系统构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质
EP2650776A1 (en) System and methods for delivering advanced natural language interaction applications
CN105354180B (zh) 一种实现开放式语义交互服务的方法及系统
CN104428770A (zh) 使用自然动作输入的上下文查询调节
CN116127020A (zh) 生成式大语言模型训练方法以及基于模型的搜索方法
KR20220000046A (ko) 대화형 지능 서비스 제공 챗봇 제작 시스템 및 방법
CN114328852B (zh) 一种文本处理的方法、相关装置及设备
CN112084315A (zh) 问答互动方法、装置、存储介质及设备
CN111813909A (zh) 一种智能问答方法和装置
CN116521841B (zh) 用于生成回复信息的方法、装置、设备及介质
CN113408284A (zh) 文本处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
WO2017160973A1 (en) Systems and methods for virtual interaction
CN114117025B (zh) 信息查询方法、装置、存储介质及系统
CN111930912A (zh) 对话管理方法及系统、设备和存储介质
EP2673687A2 (en) Visual display of semantic information
CN113961679A (zh) 智能问答的处理方法、系统、电子设备及存储介质
CN115481227A (zh) 人机交互对话方法、装置以及设备
CN112115244A (zh) 对话交互方法、装置、存储介质及电子设备
CN116561284A (zh) 智能应答方法、装置、电子设备及介质
CN110647667A (zh) 一种用于资产检索的dsl语句转换与查询方法及装置
Fischer et al. Multi-modal end-user programming of web-based virtual assistant skills

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant