语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战

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。

这是一本深度剖析语义解析技术的著作，主要涵盖了语义解析技术的基本原理、主流技术路线，以及语义解析技术在自然语言生成SQL与知识图谱问答两大领域的实践应用。 本书首先介绍了语义解析技术方案对比，深入解构了当前语义解析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。接着，本书通过构建面向无嵌套简单SQL查询的原型系统，结合相关代码，以单表无嵌套为例，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。 本书还详细阐述了NL2SQL翻译框架的构建，包括Seq2Seq模型原理、NL2SQL翻译框架的构建、从序列到集合：SQLNet模型的解决方案、T5预训练模型在NL2SQL中的应用，以及NL2SQL的T5模型实践等内容。此外，本书还深入探讨了基于机器翻译的语义解析技术，包括机器翻译原理浅析、NL2SQL翻译框架的构建、从序列到集合：SQLNet模型的解决方案、T5预训练模型在NL2SQL中的应用，以及NL2SQL的T5模型实践等内容。 在语义匹配的主要策略方面，本书介绍了表示式策略和交互式策略两种主要策