一、NLI:一个数据库设计专家系统的自然语言接口（论文文献综述）
张立国[1]（2020）在《面向自然语言问句的结构化查询语句生成方法研究与实现》文中提出21世纪互联网的快速发展使人们从工业时代进入了信息时代,人们每天的生产生活都会产生大量信息,其中大部分都会被收集、存储起来以备后期查询使用。数据库技术的发展为数据信息的存储、管理、检索提供了一站式的服务,但是数据库的使用需要掌握专业的结构化查询语言,如SQL语言。这种人机交互方式对于大多数人来说不够友好,许多人不具备专业结构化查询语言的使用技能,使得缺乏这种技能成为了运用数据库进行信息检索的一个障碍。随着人工智能的兴起,人机交互技术也得到了充分发展,其中自然语言交互作为一种方便、友好的交互方式引起了越来越多人的关注。自然语言处理作为自然语言交互的基础技术,可以将人类的自然语言以各种方式进行处理来完成特定的任务,其中语义解析就可以将自然语言转换为计算机可以理解、执行的语言,从而更好的释放人类对机器操作的潜力,降低人类使用机器的学习成本。本研究运用自然语言处理中的语义解析技术,基于深度学习方法构建了一个转换模型,将自然语言问句转化为计算机可以执行的关系型数据库查询语言SQL语句。该模型采用深度学习中的编码器-解码器方式作为基础结构,并运用更高抽象维度的语法树作为自然语言和SQL语句的中间表示形式。在编码阶段,运用模式连接的方法将自然语言提及到的语义实体和数据库中的列名和表名进行匹配和标记,并采用深度学习模型BERT进行数据的增强表示,在解码阶段,采用动态记忆模块进行已选列名的记录来提高数据库中列名的识别率,实验结果表明和其他模型相比,本研究提出的方法在Spider数据集上生成SQL语句的准确率有一定的提升,接近了当前State-Of-The-Art模型的性能。
赵文[2]（2020）在《基于深度学习的自然语言推理算法研究与实现》文中指出自然语言推理是检验自然语言理解能力的基础任务之一。其任务主要是输入提供的句子对（前提和假设）,输出句子间的语义关系（蕴含,中立,矛盾）。目前自然语言推理有两个重要研究方向:外部知识引入和结构语义理解,然而这两个方向目前存在一些问题亟待解决。问题一是外部知识引入机制不充分不灵活。先前的方式只是引入了知识图谱中的三元组,而三元组只是知识图谱中相对简单的一种构成单元,而且引入的外部知识方式不是一个单独的网络层,需要做大量的预处理和模型改造工作,这一定程度上限制其适用到其他已有的推理模型上。问题二是自然语言推理模型的结构语义理解能力不足。以往自然语言推理模型在对结构语义能力要求很高的样本子集上测试表现都比较差。最后,将语义推理算法应用到实际场景中也是本论文的面对的一个挑战。针对以上问题本论文提出以下解决方案:（1）针对引入外部知识机制不充分不灵活的问题,本论文提出了一种新型的为NLI模型提供外部知识的机制EDGEGAT（Edge enhanced Graph Attention Networks）。该框架采用图注意力网络对外部知识子图进行网络结构信息嵌入学习,并将推理模型和图网络联合训练,为推理模型实现引入外部知识。同时本论文对图注意力网络改进,增加了计算图中边属性重要性。经在相关自然语言处理数据集上验证,EDGEGAT 比之前外部知识引入机制表现更好,而且可以灵活地为多个待引入外部知识的NLI模型提升效果。（2）针对目前的自然推理领域的模型的结构语义理解能力不足的问题,本论文提出一种新型网络DtreeTrans（Dependency syntax tree based Transformer）。DtreeTrans采用基于依存句法树构成图的邻接矩阵作为Transformer网络的掩码矩阵的思想,为Transformer主动增强句法特征。具体的使用方法是:在BERT类预训练语言模型微调时,替换其中所有的Transformer为DTreeTrans,使预训练语言模型感知句子对中的结构语义信息。DTreeTrans增强的预训练语言模型在结构语义测试数据集上准确率有明显提升并且综合的语义理解能力也有明显的进步。（3）针对将自然语言推理算法应用到实际场景中的挑战,本论文搭建了自然语言推理算法演示平台。平台提供数据预处理、模型训练、模型预测和结果可视化的功能。针对用户,平台支持选择EDGEGAT和DtreeTrans两种方法进行计算。平台也能够支持开发者自主决定为具体的推理模型引入外部知识或者增强结构语义理解能力,同时开发者可根据具体的开发需求调用系统的中某项功能模块。可调用模块包括数据存储模块、数据预处理模块、推理模型模块、输出模块、后端服务模块和前端展示模块。
黄萌[3]（2020）在《基于问答的报表系统的设计与实现》文中研究指明随着信息科技的不断发展,数据已经存在于各个产业中,成为重要的生产资源。报表系统可以多维度直观地展示数据,为各行各业的生产活动提供数据分析和意见指导。但报表系统有其问题所在,报表中存在着繁多的图表类型,堆砌着大量的图表,而且图表之间的排列缺少相关性。由于数据展示的不合理性以及复杂多样的图表类型为用户设置的理解门槛,用户很难快速从报表中获取到需求信息。用户希望能从报表中快速获取到需要的信息,而这要求报表系统能够快速处理数据、精准定位数据以及合理高效地展示数据。为了解决现今报表系统中的问题,本文设计了一个基于问答的报表系统。系统将报表系统与问答系统相结合,问答系统以一问一答的形式和用户交流,理解用户语义,将用户语义转化成数据库指令,报表系统对数据库执行指令后返回的数据进行可视化展示。本文的主要创新成果如下:首先,为了实现自然语句到SQL语句（NL2SQL）的转化,本文设计了一个限定域问答算法模块,该模块输出计算机可以理解并执行的数据库指令。为了避免传统的序列到序列（Seq2Seq）模型中存在的等价序列化问题,问答模块运用槽值填充和任务解耦的理念来处理NL2SQL任务,将文本生成任务转化成分类任务,提高了系统的鲁棒性。此外,为了避免因词语的一词多义问题而带来的结果误差,模块还引入了 Bert-wwm预处理语言模型,强化自然语言中的上下文信息表示。其次,本文实现了一个智能报表展示模块。在问答模块生成数据库查询SQL语句后,系统通过执行数据库查询语句来获取用户需求数据。智能报表展示模块根据数据的属性为数据选择合适的图表类型,并将图表按着恰当的排列方式展示给用户。最后,本文基于以上模块,实现了一个基于问答的报表系统。系统采用Vue+SpringBoot+MySQL技术栈实现,前端采用Vue框架实现用户交互界面,后台采用SpringBoot框架处理用户请求,数据库采用MySQL数据库存储领域知识库数据。
高炜[4]（2020）在《滚磨光整加工数据库平台研发及工艺方案决策方法研究》文中认为滚磨光整加工技术是一种普适性很强的旨在提高零件表面质量、改善零件表面完整性的基础制造工艺技术,已在传统制造及高端装备制造领域广泛使用。国际权威专家Cariapa指出,机械零件中约有50%可以采用滚磨光整加工提高零件表面质量。滚磨光整加工工艺系统的专业性与复杂性,使得全产业链内企业之间存在工艺供需信息盲区,严重制约滚磨光整加工技术在制造领域的优势发挥。以长期工艺研发实践积累的大量工艺实例和开放式汇集的典型实例为基础,研发滚磨光整加工数据库平台并探索工艺方案决策的智能化方法,助推有效加工信息资源的合理共享,是全产业链企业转型升级、提质增效重要而现实的课题,对进一步拓宽滚磨光整加工技术的应用有着十分重要的意义。本课题的主要研究目的:一是研究滚磨光整加工数据库的构建模式,满足现阶段全产业链企业对滚磨光整加工要素信息直接获取的实际要求。二是研究工艺方案决策智能化方法及应用策略,使不同用户可根据自身需求通过数据库获得所期望的解决方案,包括使用的设备、磨块、磨剂及加工参数等方面的信息。首先,通过对滚磨光整加工流程分析,构建了加工过程信息资源及集成模型;数据库系统开发的建模表示方法采用集成化计算机辅助制造定义（IDEF）和统一建模语言（UML）结合的图形化描述方法;由功能模型、组织模型、信息模型、知识模型和过程模型组成数据库建模方法体系,建立了以过程模型为核心的滚磨光整加工数据库集成关系;建立了滚磨光整加工数据库的视图层、方法层和应用层三层体系结构,能实现全产业链中企业加工环境和基础结构的集成,为数据库平台构建奠定了模型和体系基础。剖析加工实例,以加工对象和加工要求为主要特征对应加工工艺方案的思想构成案例并集合成案例库,实现了加工实例的案例化表征;提出采用减法聚类的模糊C均值聚类改进算法（S-FCM）寻找特殊案例并加以保存,以提高其聚类质量;将其余案例通过两两相似度对比,删除冗余案例,从而合理有效地优化案例库。采用自主研发的滚磨光整加工数据库平台已有的合格案例进行了大量的仿真研究,结果表明,所提出的方法能合理筛选并删除案例库中的冗余案例,除节省案例存储空间外,使案例检索效率明显提高,可以满足对生产现场的实时调控。该方法原理简单、步骤清晰,可用于智能化滚磨光整加工工艺制订和生产过程中工艺参数后续优选的数据库平台。为了智能化优选工艺方案,提出一种分级递进的融合决策理论。依据加工工艺数据库构建的工艺案例库,首先采用加权案例推理技术（WCBR）,寻找与新问题匹配的原有案例,以便快速找到问题的解;如果没有找到匹配案例,则借助模糊专家系统（FES）,充分挖掘已有案例中的知识,通过区间值模糊推理,寻找新问题的相似案例。其中,具体提出了一种变权重案例推理方法,基于层次分析法确定案例特征权重,明确了案例分级检索步骤和案例特征相似度计算办法,仿真研究了案例库中已有案例、相似案例及差异较大案例等情况,讨论了特征判断矩阵对优选结果的影响程度,仿真结果表明:采用WCBR可以快速、准确地找到案例库中与新问题匹配的案例。另外,针对不能检索到匹配案例的情况,提出了滚磨光整加工工艺优选的模糊专家推理模型,以滚抛磨块优选为例详细阐述了区间值模糊规则的构建,根据实际加工的成功案例确定各特征值等级范围及隶属区间,并与滚抛磨块参数建立联系,利用产生式规则表示法建立区间值模糊规则;通过层次分析法确定模糊规则中各特征属性的权重,并采用区间值模糊推理算法进行滚抛磨块参数优选推理机的设计;采用大量的测试案例进行了实验仿真,结果表明:模糊专家推理优选模型能够在案例推理的基础上提升新问题与旧案例之间的相似度,在满足加工要求的同时,能够快速、准确、合理地优选出待加工零件所需的滚磨光整加工工艺。构建了包括物理资源层、虚拟资源层、数据管理服务层、应用接口层和用户层核心平台的滚磨光整加工数据库开发总体框架和功能结构。基于Oracle数据库管理系统、C#和Python开发语言、Microsoft Visual Studio 2017集成开发环境和B/S网络结构模式,完成了数据库平台程序开发,多维度展示了平台的实用情况。从某大型航空发动机生产企业应用光整加工数据库的实际需求出发,实现了企业特殊的工序模板生成功能扩展,建立了与企业PDM系统的数据接口。生产应用表明,工序模板功能有助于工艺规范,整体数据库平台应用使企业专项工艺信息资源整合、积累并共享,对提质增效和信息化管理发挥了积极作用。本文研发的滚磨光整加工数据库平台及工艺方案决策方法,可以直接应用于全产业链企业的专项工艺决策及管理升级,为滚磨光整加工行业产业持续提质增效提供了理论支撑和实践探索。也为其他制造技术乃至工业领域构建数据库平台并进行智能化应用提供了有益的参考。
张琪[5]（2020）在《基于外部知识和记忆网络的句子对建模技术研究》文中研究表明随着自然语言理解技术的发展,诸如问答系统、智能客服对话等智能系统应用愈发广泛。智能系统的本质是建模自然语言句子,充分理解自然文本的语义,进而执行相应的任务。句子对建模（Sentence Pair Modeling）为自然语言理解的基本任务,它旨在建模两个句子的语义信息并判别其间的语义关系。因此,关于句子对建模的研究有助于下游自然语言理解任务,如自然语言推理和释义识别。当前基于神经网络的句子对建模方法大多仅依赖于训练语料,一方面,其不能有效地学习到模型理解文本的过程中需要的外部常识知识;另一方面,句子对建模过程中文本受关注的部分会随着模型对句子理解程度的变化而动态变化,因此模型需要多轮的深度信息交互处理而非简单的神经网络节点计算。因此,本文将外部常识知识和带有多轮交互的记忆网络引入文本建模方法中,进而实现高性能句子对建模的目标。本文主要的工作与贡献包括:（1）知识自适应神经网络模型:该模型从外部知识库中获取和句子相关的三元组形式的常识知识,然后通过知识吸收门将编码后的外部常识知识自适应地引入神经网络模型中,最后,模型经过知识化的信息聚集和文本推理进行语义推断和关系预测。该模型的创新点在于,在句子建模过程中引入外部知识从而得到关于事实知识的先验,通过自适应地吸收常识知识进而实现更准确的语义推断。（2）双残差记忆网络模型:该模型首先通过多样化注意力机制获得句子级和词级的句子记忆信息,形成双记忆结构。其次,模型基于残差记忆模块进行多轮语义推理从而进行最终文本语义预测。该模型的创新点在于,模型在不同的信息粒度层面得到关于句子的语义信息,并基于该丰富的信息进行多轮动态的信息交互,进而准确地捕捉句子的关键词信息,为后续的语义判断提供可靠的依据。（3）基于句子对建模的主观题自动评分系统:该系统基于上述两个句子对建模模型,为用户提供可靠的文本自动评分服务。针对用户输入的待评文本和标准参考文本,该系统返回给用户待评文本的评分结果并可视化评分细节,以帮助用户更好地理解模型的预测依据。该系统基于Browser/Server架构实现,简洁易用,可随时为用户提供评分服务。
郭茂盛[6]（2019）在《基于深度学习的文本蕴含技术研究》文中认为自然语言中的推理关系,又称为文本蕴含关系,是一种基本的文本间语义联系,广泛存在于自然语言文本中。很多信息处理任务或多或少地都需要面对包含蕴含关系的文本。如果有一种技术能够处理其中的蕴含关系,那这种技术就能够为这些任务提供助力。因此,文本蕴含相关研究是自然语言处理领域的一项基础性工作,可以辅助其他信息处理任务的进行,并且具有丰富的应用场景。一般的二元关系研究,通常围绕二元关系的识别、抽取、生成这三个基本研究任务展开。类似地,作为一种二元关系,文本蕴含也有3个基本研究任务——文本蕴含关系识别（又称为自然语言推理）、文本蕴含知识挖掘和文本蕴含后件生成。尽管取得了不错的进展,但之前的有关研究存在一些局限:（1）文本蕴含关系识别模型复杂,难于训练;（2）自然语言推理方法不能有效地结合知识;（3）蕴含知识的挖掘不能同时兼顾覆盖率与准确率;（4）文本蕴含的生成不能有效保留重要信息,同时缺少客观的评价指标。本文针对已有方法在这三个基本研究任务中存在的四个问题展开,分别提出了四种模型,均在公开的数据集上取得了当时最高成绩。本文基本研究内容如下:1.基于高斯Transformer的文本蕴含识别研究:目前基于神经网络的文本蕴含识别模型大致可以分为三类:循环网络模型、卷积网络模型和自注意力网络模型。尽管取得了不错的准确率,但是循环网络模型难以并行处理句子中的单词,拖慢了训练速度;卷积网络模型耗费参数较多;而自注意力网络模型弱于捕获文本的局部信息。为了解决这些问题,本文在Transformer的基础上提出了一种高效的无循环或卷积的模型,称为高斯Transformer。实验结果表明本文提出的方法在公开评测集上取得了当前最好的成绩。2.基于知识图谱的文本蕴含识别研究:对人类而言,知识在推理中扮演了重要角色,但是前人工作对知识的利用涉及的较少,尽管在标准的自然语言推理评测中取得了不错的成绩,但是当应用到诸如医疗等知识密集型领域时,就会捉襟见肘。为了填补这一知识空白,本文提出了一种基于知识图谱的推理模型（EBIM）,利用知识图谱中的相关路径作为推理证据提升文本蕴含识别性能。在自然科学问答评测语料（Sci Tail）上,EBIM方法优于其他借助外部知识库的方法;在医疗自然语言推理评测集（Med NLI）上,EBIM方法取得了当前最好成绩。3.基于深度语境网络的谓词型文本蕴含推理规则挖掘研究:蕴含知识往往以推理规则的形式存在。前人利用诸如分布假设和隐含迪利克雷分布等统计方法来抽取谓词型推理规则。但是这些研究无法较好地平衡所挖掘的推理知识的覆盖率和准确率,从而下游任务带来许多不确定性。为了解决这一问题,本文提出了一种新的模型,即深度语境网络。它能够同时捕获统计信息和语义信息,进而更好地建模谓词的语境。在公开数据集上的实验表明本文的方法同时在覆盖率和准确率上优于现有方法。4.基于残差长短时记忆网络的文本蕴含后件生成研究:当前序列到序列的文本蕴含生成方法常常遗忘原句的有效信息,难以处理较复杂的蕴含前件。此外,文本蕴含后件生成任务目前缺少一个合理的评价指标,当前指标不能适应文本蕴含现象的多样性,阻碍了这一领域的发展。针对这两个问题,本文首先提出了一种基于残差长短时记忆网络的文本蕴含后件生成模型,然后为该任务提出了一种称为EBR的评价指标。实验表明,本文所提出的模型取得了当前最好的性能;并且EBR评价指标克服了现有指标的不足,显示了与人工评价的高度一致性。
熊云翔[7]（2019）在《SQL查询语句的自动生成技术研究》文中认为随着IT技术的不断发展,医疗、教育、金融等各个行业都在使用数据库进行数据存储。软件工程师在软件开发过程中会频繁地使用SQL语句用于数据的增删改查,业务人员也经常使用SQL语句进行报表与在线分析（OLAP）的定制,从数据库中获取所需信息。但是,SQL语言本质上是一种编程语言,使用者需要具有一定的数据库和SQL语言相关专业知识,并且需要在熟悉数据库模式的前提下,才能熟练进行SQL语句的编写。如何降低SQL语言的学习成本?如何更快更好地生成SQL查询语句?如何使用更自然的方式生成SQL语言?针对这些问题,本文研究面向最终用户的SQL查询语句的自动生成技术,提出了从交互式自然语言接口生成SQL查询语句（INL2SQL）和从自然语言生成SQL查询语句（NL2SQL）的技术与方法。本文主要的贡献和创新点包括:1)研究提出了一种基于映射的INL2SQL生成方法。本方法使用依赖解析树生成、解析树节点映射、解析树优化重构、查询树翻译模块对用户输入的查询进行意图的解析,并将其映射到SQL查询语句上。通过交互式对话器和用户接口模块对意图的解析与映射进行补充和重构。本文采用Classicmodels和MAS数据集进行了实验,实验表明,模型在有交互的情况下在简单、中等、困难的场景下的表现为100%、80%、35%和100%、93%、71%的准确率,有效解决了意图缺失和歧义等问题。2)研究提出了一种基于深度强化学习的NL2SQL生成方法。本方法采用由编码器和解码器构成,结合自注意力机制的神经网络模型结构,使用强化学习将SQL语句的执行结果用于神经网络模型的强化。它将网络模型的学习目标转换为策略的优化问题,并对给出了模型的状态和动作的定义。为了解决SQL查询语句中的过滤条件的顺序问题和隐式列名问题,本方法提出了非确定性预言和ANYCOL状态的解决办法。本文进行了一系列实验,实验表明,本文方法在WikiSQL数据集上表现一流,在ATIS数据集的验证集上的数据库执行准确率为89.2%,在Spider数据集的验证集和测试集上表现超过同类方法,其逻辑形式准确率和数据库执行准确率分别达到23.2%和24.1%。3)研究提出了一种基于多任务学习的NL2SQL生成方法。为了进一步提高NL2SQL生成的准确率以及解决中文自然语言生成SQL查询语句的问题,本文提出了一种基于多任务学习的NL2SQL生成的模型与方法。本方法使用TCR（Task-Content-Result）模板把多项学习任务进行统一,再使用由编码器和解码器构成的多任务学习网络模型进行同时学习,采用对偶协同注意力机制实现任务间的迁移学习。在实验过程中,本文采用了完全联合学习、反递进学习等不同的优化策略进行训练。本方法在WikiSQL数据集上的逻辑形式准确率和数据库执行准确率达到78.7%和86.1%的最高水平,验证了方法的有效性。在引入更多的任务进行学习时,对各项任务指标进行加和得到607.7的总分,表明了本方法能够有效解决中文自然语言生成SQL查询语句问题,同时还具有良好的通用性和可拓展性。
仇金娟[8]（2018）在《基于序列到序列模型的多轮对话中SQL语句生成方法研究》文中提出从自然语言生成SQL查询语句是一个由来已久的研究课题,SQL语句生成问题是语义解析问题的一个特殊实例。在对话系统领域,SQL语句生成常常被用来构建一些单轮对话系统（如问答系统）的数据库的自然语言接口,然而,多轮对话系统也有这样的需求,因此,对SQL语句生成任务提出了新的应用要求。在多轮对话中,从用户的自然语言语句生成SQL查询语句面临着一些挑战:首先,传统的SQL语句生成方法大多是针对单轮对话的,因而不会考虑对话历史中的语义线索信息,但对于多轮对话来说,隐藏在对话历史中的语义信息线索往往是解析当前时刻语句的关键信息,因此需要考虑对话历史与当前时刻的句子间的关系,充分挖掘对话历史中的重要信息;其次,对于当前时刻的句子来说,对话历史中的句子的重要性是不相同的,因此需要考虑对话历史中句子之间的关系,分辨出对话历史中哪些句子对于解析当前时刻句子来说是重要的,哪些是不重要的。本论文针对以上两个挑战,对多轮对话中的SQL语句生成问题进行了研究和探索,主要的工作贡献有:1.提出了一个增强记忆的LSTM神经网络,该网络改变了神经网络单元的结构,将当前时刻的对话状态作为外部知识添加到LSTM神经网络单元中。2.提出了一个基于单向信息流的图注意力机制,该注意力机制利用对话历史中句子间的信息流传递具有单向性的特征,将大部分的注意力分配给与当前时刻句子较近的语句。本文在多轮对话领域对我们提出的算法进行了一系列的实验和评估。实验结果表明,本文提出的模型能够取得较好的效果。此外,本文还对模型的参数进行了进一步分析与总结。
张俊驰,胡婕,刘梦赤[9]（2016）在《基于复述的中文自然语言接口》文中研究说明针对传统以句法分析为主的数据库自然语言接口系统识别用户语义准确率不高,且需要大量人工标注训练语料的问题,提出了一种基于复述的中文自然语言接口（NLIDB）实现方法。首先提取用户语句中表征数据库实体词,建立候选树集及对应的形式化自然语言表达;其次由网络问答语料训练得到的复述分类器筛选出语义最相近的表达;最后将相应的候选树转换为结构化查询语句（SQL）。实验表明该方法在美国地理问答语料（Geo Queries880）、餐饮问答语料（Rest Queries250）上的F1值分别达到83.4%、90%,均优于句法分析方法。通过对比实验结果发现基于复述方法的数据库自然语言接口系统能更好地处理用户与数据库的语义鸿沟问题。
马天翼[10]（2016）在《面向网络化创新外包的胜任力自动建模研究》文中进行了进一步梳理早在2003年,来自美国加州大学伯克利分校的Henry Chesbrough教授就提出了“开放式创新”的观点,而随着网络信息技术的迅速发展,面向网络环境的创新外包服务逐渐成为了开放式创新的重要应用方向。然而,此类服务模式在快速发展的背后也伴随着阻碍其发展的瓶颈,如何使任务和人才双方在海量的信息中快速自动地匹配到最合适的合作伙伴,是当前最需要解决的难题。而为了达到任务和人才的在线高效匹配,则归结为研究网络化创新外包人才的胜任力模型自动构建方法,以及研究任务所需要的胜任力模型自动构建方法。本文的研究从网络化创新外包服务模式所面临的种种挑战出发,分五个方面开展研究:（1）专业课程关联知识库构建方法研究。首先采用网络数据采集技术和非结构化大数据处理方法,以各高校各学科专业下的课程培养体系非结构化数据为研究对象,结合文本分析方法建立面向多体系、多层次、多机构的专业课程关联知识库,作为网络化创新外包人才知识结构模型构建的基本知识库和推理依据;实验证明本研究构建的专业课程关联知识库具备较高的准确性和通用性。（2）网络化创新外包人才的知识结构自动建模方法研究。首先,在专业课程关联知识库的研究基础上,设计合理的人才知识结构信息的基本存储模型,建立依托于后台知识库的人机交互机制,完成个人知识结构信息的高效录入和访问过程;第二,设计后台知识库动态更新和维护方法;进而基于用户交互行为与知识库中存储的信息,自动构建面向网络化创新外包环境的人才知识结构模型;通过实验与案例分析相结合的方式验证了基于人机交互机制构建人才知识结构模型的准确性和完备性。（3）专业技能关联知识库构建方法研究。通过分析各大高校各专业的培养目标和方案,采用文本聚类与统计分析的方法,归纳和统一各类专业的技能需求,建立专业技能关联知识库,并根据统计结果对各类专业领域的技能指标重要程度进行量化表示,为网络化创新外包人才的技能构建提供有力的支持;实验验证了基于领域特征而聚类并构建的专业技能关联知识库具备更高的准确性和合理性。（4）网络化创新外包人才的技能结构自动建模方法研究。首先,在专业技能关联知识库的研究基础上,结合知识表达的相关理论设计分层次的人才技能结构信息的基本存储模型;其次,基于文本分类的方法研究设计面向人才的教育背景信息和实践经历信息的技能模型分析方法;在此基础上,建立依托于后台知识库的人机交互机制,完成人才技能结构信息的高效录入,并对后台知识库进行动态更新和维护,自动化地构建人才的技能结构模型;通过实验与专家审核相结合的方式验证了人才技能结构自动建模的准确性和完备性。（5）网络化创新外包任务胜任力需求自动建模方法研究。首先,在前文构建的相关知识库的基础上,设计并构建任务的描述模型,并分别基于推理规则和文本分析技术对网络化创新外包任务进行解析,以量化方式自动构建任务知识需求模型,并结合任务的专业相似度分析任务所涉及的专业背景,进而通过专业技能关联知识库获取任务对应的技能指标及其权重,自动建立任务的技能需求模型;在研究基础上通过案例分析与实验评估相结合的方式验证了本研究自动建模方法的准确性和有效性进行了验证。通过上述五部分内容的研究,本文在以下方面进行了创新:首先,本研究首次面向多体系、多层次、多机构的培养信息设计了分析方法,同时在文本聚类的基础上引入了领域特征,量化地建立系统而完整的专业课程关联知识库和专业技能关联知识库,而已有的对培养体系和知识库构建的研究大都集中于某一特定的专业领域,并且以定性分析方法为主,本研究在方法及应用方面进行了创新。第二,首次提出面向人才的教育背景的自动化分析方法,以人机交互的方式在线自动高效地构建人才知识结构模型,已有的人才知识结构建模方法主要以主观收集和人工构建为主,本研究以基于知识库自动学习和人机交互的在线建模方法为主要创新点,促进网络化创新外包人才的知识结构模型的自动高效构建。第三,首次提出面向人才的教育背景与实践经历文本信息的自动化分析方法,以文本分类和基于知识库学习相结合的方法,定量地归纳人才的技能信息,在线自动高效地构建人才技能结构模型,已有的人才技能分析方法主要以定性分析和人工归纳为主,本研究的定量分析和在线自动构建方法不仅在准确性、效率等方面全面优于传统方法,并综合考虑了人才的教育背景和实践经历对技能结构形成的影响。第四,基于规则推理和文本分析自动量化地建立网络化创新外包的任务知识需求和技能需求模型,相比于已有的对任务需求进行分析的方法,本研究完成了由传统的人工定性分析到自动化定量分析方法的飞跃,并为进一步开展任务和人才的匹配研究打下了坚实基础。本文研究设计了网络化创新外包人才的胜任力模型和任务的胜任力需求模型的自动构建方法,为实现网络化创新外包任务和人才的在线高效匹配打下坚实基础,进而对网络化创新外包这一新型服务模式的健康发展起到了重要的促进作用。
二、NLI:一个数据库设计专家系统的自然语言接口（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、NLI:一个数据库设计专家系统的自然语言接口（论文提纲范文）
（1）面向自然语言问句的结构化查询语句生成方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 语义解析 |
| 2.1.1 语义解析的目标及组成 |
| 2.1.2 语义解析技术发展 |
| 2.2 深度学习 |
| 2.3 自然语言编码与神经网络 |
| 2.4 结构化查询语言SQL |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 模型结构及处理流程 |
| 3.1 中间表示 |
| 3.1.1 SQL语句向中间表示的转换 |
| 3.1.2 中间表示到SQL语句生成 |
| 3.2 数据集及数据预处理 |
| 3.3 模式链接 |
| 3.4 预训练BERT编码器 |
| 3.5 模型结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 实验设置及结果分析 |
| 4.1 实验设置及环境 |
| 4.2 评价标准 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）基于深度学习的自然语言推理算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英文缩略词对照表 |
| 第—章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 自然语言推理外部知识引入机制研究现状 |
| 1.2.2 自然语言推理算法结构语义理解研究现状 |
| 1.3 论文研究目标 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 关键技术相关理论知识综述 |
| 2.1 自然语言推理综述 |
| 2.1.1 自然语言推理任务概述 |
| 2.1.2 自然语言推理任务主要方法 |
| 2.1.3 使用外部知识增强自然语言推理 |
| 2.1.4 自然语言推理数据集 |
| 2.1.5 自然语言推理算法小结 |
| 2.2 图卷积网络综述 |
| 2.2.1 图卷积网络概述 |
| 2.2.2 图卷积网络方法 |
| 2.2.3 使用图卷积网络为自然语言处理任务带来外部知识 |
| 2.2.4 图卷积网络小结 |
| 2.3 依存句法分析综述 |
| 2.3.1 依存句法分析概述 |
| 2.3.2 依存句法分析方法 |
| 2.3.4 使用依存句法分析增强自然语言处理任务 |
| 2.3.5 依存句法分析小结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于图注意力网络外部知识引入机制的研究和实现 |
| 3.1 目标与方案 |
| 3.1.1 研究挑战 |
| 3.1.2 研究方案 |
| 3.2 基于图注意力网络的外部知识引入机制研究与实现 |
| 3.2.1 问题定义 |
| 3.2.2 基于句间交互作用的推理模型基本结构 |
| 3.2.3 基于图注意力网络外部知识引入机制EDGEGAT |
| 3.2.4 引入外部知识的机制和句间相互作用的结合 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.3.1 实验数据集 |
| 3.3.2 实验设置 |
| 3.3.3 实验结果比较与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于句法依存树增强结构语义理解的预训练语言模型研究和实现 |
| 4.1 目标与方案 |
| 4.1.1 研究挑战 |
| 4.1.2 解决方案 |
| 4.2 基于依存句法树增强语义理解的预训练语言模型研究和实现 |
| 4.2.1 问题定义 |
| 4.2.2 基于句法依存树掩码的预训练语言模型总体框架 |
| 4.2.3 基于依存句法树的Trans former (DTreeTrans) |
| 4.2.4 基于依存句法树转掩码矩阵的算法GraphToMatrix |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 实验数据集 |
| 4.3.3 实验结果比较与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于语义推理演示平台的研究和实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 系统功能需求 |
| 5.2 基于语义推理演示平台的研究和实现 |
| 5.2.1 系统总体架构设计与实现 |
| 5.2.2 系统功能流程设计与实现 |
| 5.2.3 技术架构与运行环境 |
| 5.3 平台系统测试 |
| 5.3.1 系统功能 |
| 5.3.2 平台可视化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）基于问答的报表系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 面向限定域的问答系统 |
| 2.1.1 限定域问答系统的分类及实现方法 |
| 2.1.2 自然语言到SQL语句转化任务的解决方案 |
| 2.2 自然语言到SQL语句转化模型中的基础理论 |
| 2.2.1 神经网络语言模型 |
| 2.2.2 自然语言处理任务中的神经网络模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 自然语言到SQL语句转化模型设计与实现 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 问答系统的数据集 |
| 3.1.2 数据库查询问答系统定义 |
| 3.1.3 自然语句到SQL语句转化任务定义 |
| 3.2 基线模型架构设计 |
| 3.2.1 基于列名称注意力机制的Seq2Set技术研究 |
| 3.2.2 SELECT语句和WHERE语句预测 |
| 3.2.3 实验验证 |
| 3.3 提升模型架构设计 |
| 3.3.1 独立预测模型 |
| 3.3.2 依赖预测模型 |
| 3.3.3 实验验证 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 基于问答的报表系统需求分析 |
| 4.1 系统总体需求 |
| 4.2 功能性需求分析 |
| 4.2.1 问答功能 |
| 4.2.2 用户管理功能 |
| 4.2.3 信息交互功能 |
| 4.2.4 历史问答展示功能 |
| 4.2.5 日志存储功能 |
| 4.3 非功能性需求分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 基于问答的报表系统的设计与实现 |
| 5.1 系统整体架构设计 |
| 5.2 系统实现框架 |
| 5.2.1 前端框架 |
| 5.2.2 服务器框架 |
| 5.2.3 系统工程结构 |
| 5.3 领域知识库设计与实现 |
| 5.4 问题分析模块设计与实现 |
| 5.5 用户管理模块设计与实现 |
| 5.6 问答模块设计与实现 |
| 5.7 报表展示模块设计与实现 |
| 5.8 本章小节 |
| 第六章 基于问答的报表系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小节 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）滚磨光整加工数据库平台研发及工艺方案决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的意义和目的 |
| 1.2 课题背景及国内外现状 |
| 1.2.1 滚磨光整加工技术现状 |
| 1.2.2 工业数据库技术概要 |
| 1.2.3 数据库智能化应用原理与方法 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 论文研究的主要内容 |
| 第2章 滚磨光整加工数据库的建模方法和体系结构 |
| 2.1 滚磨光整加工工艺流程分析 |
| 2.1.1 滚磨光整加工工艺过程信息资源 |
| 2.1.2 滚磨光整加工工艺过程信息集成 |
| 2.2 面向数据库系统开发的建模表示方法 |
| 2.2.1 集成化计算机辅助制造的定义方法IDEF |
| 2.2.2 统一建模语言UML |
| 2.2.3 滚磨光整加工数据库建模方法需求 |
| 2.3 滚磨光整加工数据库的建模方法 |
| 2.3.1 滚磨光整加工数据库的功能模型 |
| 2.3.2 滚磨光整加工数据库的组织模型 |
| 2.3.3 滚磨光整加工数据库的信息模型 |
| 2.3.4 滚磨光整加工数据库的知识模型 |
| 2.3.5 滚磨光整加工数据库的过程模型 |
| 2.4 滚磨光整加工数据库的体系结构 |
| 2.4.1 滚磨光整加工数据库的视图层 |
| 2.4.2 滚磨光整加工数据库的方法层 |
| 2.4.3 滚磨光整加工数据库的应用层 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于滚磨光整加工数据库的工艺参数优选案例库构建 |
| 3.1 滚磨光整加工工艺实例的数据分析 |
| 3.2 基于滚磨光整加工数据库的工艺案例表征 |
| 3.3 基于模糊C均值聚类算法的工艺案例库优化 |
| 3.3.1 基于减法聚类的模糊C-均值聚类算法改进 |
| 3.3.2 基于减法聚类的FCM的工艺案例库优化 |
| 3.3.3 仿真研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 滚磨光整加工工艺参数优选融合推理模型研究 |
| 4.1 工艺优选的融合推理模型总体设计 |
| 4.2 加工工艺优选的加权案例推理模型研究 |
| 4.2.1 基于层次分析法的案例特征权重确定 |
| 4.2.2 案例的匹配 |
| 4.2.3 案例处理 |
| 4.2.4 加权案例推理的仿真研究 |
| 4.3 滚磨光整加工工艺优选的模糊专家推理模型研究 |
| 4.3.1 专家系统的基本组成 |
| 4.3.2 滚磨光整加工工艺优选的专家推理模型研究 |
| 4.3.3 仿真研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 滚磨光整加工数据库的开发与应用 |
| 5.1 滚磨光整加工数据库的开发 |
| 5.1.1 数据库的总体框架 |
| 5.1.2 数据库的系统功能结构 |
| 5.1.3 数据库的开发环境 |
| 5.1.4 面向全产业链应用的用户权限模型设计 |
| 5.1.5 工艺优选融合推理模型的程序实现 |
| 5.2 面向全产业链应用的数据库平台界面 |
| 5.2.1 物料信息维护界面示例 |
| 5.2.2 工艺实例维护界面示例 |
| 5.2.3 案例智能优选界面示例 |
| 5.3 滚磨光整加工数据库在典型企业的定制化应用 |
| 5.3.1 企业定制化服务需求分析 |
| 5.3.2 基于定制化服务的数据库功能设计 |
| 5.3.3 实际生产应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于外部知识和记忆网络的句子对建模技术研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 相关知识与技术研究 |
| 2.1 时序神经网络模型 |
| 2.2 预训练语言模型 |
| 2.3 注意力机制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 知识自适应句子对建模模型 |
| 3.1 研究动机 |
| 3.2 知识自适应句子对建模模型KANN |
| 3.2.1 KANN模型概览 |
| 3.2.2 知识选择 |
| 3.2.3 知识吸收门的构建 |
| 3.2.4 句子交互和推理预测 |
| 3.3 实验设置 |
| 3.3.1 数据集和参数设置 |
| 3.3.2 对比模型 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1有效性实验 |
| 3.4.2 消融分析 |
| 3.4.3 不同知识来源和知识数量的影响 |
| 3.4.4 知识吸收门位置的影响 |
| 3.4.5 案例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 双残差记忆网络句子对建模模型 |
| 4.1 研究动机 |
| 4.2 双残差记忆网络句子对建模模型DRMN |
| 4.2.1 DRMN模型概览 |
| 4.2.2 句子向量表示 |
| 4.2.3 双记忆结构构建 |
| 4.2.4 基于残差记忆模块的句子交互 |
| 4.2.5 最终预测 |
| 4.3 实验设置 |
| 4.3.1 数据集和参数设置 |
| 4.3.2 对比模型 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1有效性实验 |
| 4.4.2 消融分析 |
| 4.4.3 案例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于句子对建模的主观题自动评分系统实现 |
| 5.1 系统架构 |
| 5.2 系统开发环境及平台 |
| 5.3 系统详细设计与实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文以及科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于深度学习的文本蕴含技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 研究现状及分析 |
| 1.2.1 文本蕴含的研究范畴 |
| 1.2.2 文本蕴含的基本研究问题 |
| 1.2.3 文本蕴含关系识别研究现状 |
| 1.2.4 文本蕴含知识挖掘研究现状 |
| 1.2.5 文本蕴含后件生成研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 |
| 第2章 基于高斯Transformer的文本蕴含识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 高斯自注意力机制 |
| 2.4 高斯Transformer模型 |
| 2.4.1 嵌入网络 |
| 2.4.2 编码网络 |
| 2.4.3 交互网络 |
| 2.4.4 对比网络 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.5.1 实现细节 |
| 2.5.2 模型各部分的影响 |
| 2.5.3 结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于知识图谱的文本蕴含识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 基于证据的推理模型 |
| 3.3.1 句子编码 |
| 3.3.2 相关线索提取 |
| 3.3.3 推理证据整合 |
| 3.3.4 蕴含分类器 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 数据集与知识来源 |
| 3.4.2 实现细节 |
| 3.4.3 模型各部分的影响 |
| 3.4.4 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于深度语境网络的谓词型蕴含推理规则挖掘 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 深度语境网络 |
| 4.3.1 谓词及其语境的形式化表示 |
| 4.3.2 语境建模 |
| 4.3.3 蕴含识别 |
| 4.3.4 方向判定 |
| 4.3.5 置信度计算 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 数据集构建 |
| 4.4.2 评价指标 |
| 4.4.3 实现细节 |
| 4.4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于残差长短时记忆网络的文本蕴含后件生成 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 残差长短时记忆网络模型 |
| 5.3.1 编码器-解码器框架 |
| 5.3.2 注意力机制 |
| 5.3.3 残差长短时记忆网络 |
| 5.4 面向文本蕴含后件生成的客观评价指标:EBR |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 数据集构建 |
| 5.5.2 实现细节 |
| 5.5.3 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 索引 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）SQL查询语句的自动生成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 交互式自然语言接口生成SQL查询语句 |
| 1.1.2 自然语言自动生成SQL查询语句 |
| 1.2 研究目标和研究内容 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 基于映射的INL2SQL生成 |
| 2.1 研究问题 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 解决方案 |
| 2.3.1 依赖解析树生成 |
| 2.3.2 解析树节点映射 |
| 2.3.3 解析树优化重构 |
| 2.3.4 查询树翻译 |
| 2.4 实验与分析 |
| 2.4.1 评价指标 |
| 2.4.2 数据集 |
| 2.4.3 实验结果 |
| 2.4.4 实验分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度强化学习的NL2SQL生成 |
| 3.1 研究问题 |
| 3.2 研究现状与相关技术 |
| 3.2.1 研究现状 |
| 3.2.2 相关技术 |
| 3.3 解决方案 |
| 3.3.1 增强解析器模型 |
| 3.3.2 状态与动作序列 |
| 3.3.3 编码器与解码器 |
| 3.3.4 过滤条件顺序问题和隐式列名问题 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 数据集与评价指标 |
| 3.4.2 数据预处理与模型参数设置 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多任务学习的NL2SQL生成 |
| 4.1 相关技术 |
| 4.1.1 注意力转换器模型 |
| 4.1.2 NLP领域的迁移学习 |
| 4.1.3 NLP领域的多任务学习 |
| 4.2 解决方案 |
| 4.2.1 TCR模板 |
| 4.2.2 多任务学习网络 |
| 4.2.3 编码器 |
| 4.2.4 解码器 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 多任务学习实验 |
| 4.3.2 优化策略实验 |
| 4.3.3 实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文贡献 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）基于序列到序列模型的多轮对话中SQL语句生成方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 SQL语句生成算法 |
| 1.2.2 数据库的自然语言接口(NLIDB) |
| 1.2.3 语义解析 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文研究思路 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第2章 问题定义与模型框架 |
| 2.1 SQL语句生成问题定义 |
| 2.2 模型的假设和子问题 |
| 2.2.1 模型假设 |
| 2.2.2 对话历史和当前时刻句子之间的关系建模 |
| 2.2.3 对话历史中句子之间的关系建模 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于增强记忆的LSTM神经网络SQL语句生成算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模块设计 |
| 3.3 模型设计 |
| 3.3.1 模型整体结构设计 |
| 3.3.2 增强记忆的LSTM神经网络设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于单向信息流图注意力机制的SQL语句生成算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模块设计 |
| 4.3 模型设计 |
| 4.3.1 模型整体结构设计 |
| 4.3.2 基于单向信息流的图注意力机制的构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验验证和结果评估 |
| 5.1 数据集 |
| 5.2 实验环境和条件 |
| 5.3 评价指标 |
| 5.4 实验设置 |
| 5.5 基于增强记忆的LSTM神经网络的SQL语句生成性能评估结果 |
| 5.5.1 定性分析 |
| 5.5.2 定量分析 |
| 5.6 基于单向信息流图注意力机制的SQL语句生成性能评估结果 |
| 5.6.1 定性分析 |
| 5.6.2 定量分析 |
| 5.7 参数分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 订咖啡多轮对话系统设计与实现 |
| 6.1 系统介绍 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.2.1 系统整体模块设计 |
| 6.2.2 系统功能模块设计 |
| 6.3 系统实现及展示 |
| 6.3.1 系统示例 |
| 6.3.2 系统功能示例 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于复述的中文自然语言接口（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统组成 |
| 1. 1 数据库预处理 |
| 1. 2 候选结构建立 |
| 1. 3 复述分类器 |
| 1. 4 结构化查询语句生成 |
| 2 候选树集生成 |
| 3 形式化自然语言表达构造 |
| 4 复述方法 |
| 4. 1 语料处理 |
| 4. 2 训练数据扩充 |
| 4. 3 向量空间模型 |
| 4. 4 句子特征提取 |
| 4. 5 最优结构树筛选 |
| 5 实验结果与分析 |
| 5. 1 实验数据与设置 |
| 5. 2 复述分类测试 |
| 5. 3 系统测试 |
| 6 结语 |
（10）面向网络化创新外包的胜任力自动建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 网络化创新外包的发展 |
| 1.1.2 现实问题与解决方案 |
| 1.1.3 面临的挑战 |
| 1.2 研究对象与意义 |
| 1.3 研究文献综述 |
| 1.3.1 网络化创新外包服务 |
| 1.3.2 人才胜任力模型构建 |
| 1.3.3 任务胜任力需求模型构建 |
| 1.3.4 任务与人才的匹配方法 |
| 1.3.5 机器学习与文本挖掘 |
| 1.3.6 人机交互设计与应用 |
| 1.3.7 研究评述 |
| 1.4 研究问题的提出 |
| 1.5 研究内容与论文框架 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 研究内容 |
| 1.5.4 技术路线 |
| 1.6 论文主要创新点 |
| 第2章 专业课程关联知识库构建方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 技术路线设计 |
| 2.3 专业课程信息采集与存储 |
| 2.3.1 设计原则与总体流程框架 |
| 2.3.2 原始数据采集与解析 |
| 2.3.3 中间数据生成 |
| 2.3.4 基于语义关系的数据存储 |
| 2.4 专业课程关联知识库构建 |
| 2.4.1 课程特征向量生成 |
| 2.4.2 相似课程分析与合并 |
| 2.4.3 基于统计分析的知识库构建 |
| 2.5 实验评估 |
| 2.5.1 原始专业课程信息采集与存储 |
| 2.5.2 课程相似度阈值的设定与相似课程合并 |
| 2.5.3 专业课程关联知识库构建与评估 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 网络化创新外包人才的知识结构自动建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方案设计 |
| 3.2.1 基本假设 |
| 3.2.2 相关理论基础 |
| 3.2.3 研究方案设计 |
| 3.3 交互机制与存储结构设计 |
| 3.3.1 人机交互机制设计 |
| 3.3.2 存储结构设计 |
| 3.3.3 人机交互流程 |
| 3.4 知识库更新与人才知识结构建模方法 |
| 3.4.1 后台知识库动态学习与更新方法 |
| 3.4.2 人才知识结构模型生成 |
| 3.5 对比实验评估 |
| 3.5.1 系统原型实现 |
| 3.5.2 对比实验评估 |
| 3.5.3 案例分析评估 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 专业技能关联知识库构建方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法与技术路线 |
| 4.2.1 中文文本聚类 |
| 4.2.2 技术路线 |
| 4.3 文本对象预处理与特征表达 |
| 4.3.1 原始数据采集存储与预处理 |
| 4.3.2 中文文本表达方法与特征提取 |
| 4.3.3 领域相关特征提取 |
| 4.3.4 特征抽取和降维 |
| 4.4 专业技能关联知识库构建 |
| 4.4.1 文本聚类 |
| 4.4.2 聚类结果评估 |
| 4.4.3 聚类结果表达与知识库构建 |
| 4.5 实验评估 |
| 4.5.1 实验样本集获取 |
| 4.5.2 中文文本分词 |
| 4.5.3 文本聚类与评估 |
| 4.5.4 聚类结果分析与表达 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 网络化创新外包人才的技能结构自动建模方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法与技术路线 |
| 5.2.1 基本假设 |
| 5.2.2 知识表达 |
| 5.2.3 文本分类 |
| 5.2.4 技术路线 |
| 5.3 交互机制与人才专业背景识别方法 |
| 5.3.1 人机交互机制设计 |
| 5.3.2 存储结构设计 |
| 5.3.3 基于教育背景信息的分析 |
| 5.3.4 基于实践经历信息的分析 |
| 5.4 知识库更新与人才技能结构建模方法 |
| 5.4.1 前台人机交互流程 |
| 5.4.2 后台知识库动态学习与更新方法 |
| 5.4.3 人才技能结构模型生成 |
| 5.5 对比实验评估 |
| 5.5.1 系统原型实现 |
| 5.5.2 文本分类评估 |
| 5.5.3 人才技能结构建模评估 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 网络化创新外包任务胜任力需求自动建模方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究方法与技术路线 |
| 6.2.1 基本假设 |
| 6.2.2 专家系统基本架构 |
| 6.2.3 推理规则 |
| 6.2.4 整体研究流程 |
| 6.3 任务知识需求模型构建 |
| 6.3.1 任务发布与描述模型设计 |
| 6.3.2 任务的技术成熟度评估 |
| 6.3.3 基于规则的推理 |
| 6.3.4 基于文本分析的解析 |
| 6.3.5 任务知识需求模型生成 |
| 6.4 任务技能需求模型构建 |
| 6.4.1 任务的专业背景分析 |
| 6.4.2 任务技能需求模型生成 |
| 6.5 任务与人才的能力模型自动构建 |
| 6.6 案例分析与对比实验评估 |
| 6.6.1 任务信息录入与文本分词 |
| 6.6.2 任务知识需求建模 |
| 6.6.3 任务专业背景分析 |
| 6.6.4 任务技能需求建模 |
| 6.6.5 建模效果评估 |
| 6.7 小结 |
| 第7章 结语 |
| 7.1 全文回顾 |
| 7.2 研究贡献 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 胜任力关联知识库样例 |
| 附录2 网络化创新外包任务样本列表 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文、科研课题和资助 |
四、NLI:一个数据库设计专家系统的自然语言接口（论文参考文献）
- [1]面向自然语言问句的结构化查询语句生成方法研究与实现[D]. 张立国. 天津工业大学, 2020(01)
- [2]基于深度学习的自然语言推理算法研究与实现[D]. 赵文. 北京邮电大学, 2020(04)
- [3]基于问答的报表系统的设计与实现[D]. 黄萌. 北京邮电大学, 2020(05)
- [4]滚磨光整加工数据库平台研发及工艺方案决策方法研究[D]. 高炜. 太原理工大学, 2020
- [5]基于外部知识和记忆网络的句子对建模技术研究[D]. 张琪. 华东师范大学, 2020(08)
- [6]基于深度学习的文本蕴含技术研究[D]. 郭茂盛. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [7]SQL查询语句的自动生成技术研究[D]. 熊云翔. 上海交通大学, 2019(06)
- [8]基于序列到序列模型的多轮对话中SQL语句生成方法研究[D]. 仇金娟. 北京理工大学, 2018(07)
- [9]基于复述的中文自然语言接口[J]. 张俊驰,胡婕,刘梦赤. 计算机应用, 2016(05)
- [10]面向网络化创新外包的胜任力自动建模研究[D]. 马天翼. 上海交通大学, 2016(03)