一种基于深度学习的自然语言查询方法

    公开(公告)号:CN111522839B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202010336575.6

    申请日:2020-04-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自然语言查询方法,包括以下步骤:S1、将自然语言问题Q输入到预训练好的句向量模型中,得到对应的句向量;S2、从句向量模型所对应的句向量空间中检索出自然语言问题Q所对应的句向量的最近邻句向量及其自然语言问题,将所得最近邻句向量的自然语言问题的关系数据库表作为自然语言问题Q的目标关系数据库表;S3、将自然语言问题Q与其目标关系数据库表表头拼接到一起,输入到预训练好到的转换模型中,得到其对应的SQL查询语句;S4、采用所得SQL语句在自然语言问题Q的目标关系数据库表中进行查询,得到查询结果。本发明在给定自然语言问题后能够快速确定其目标关系数据库表,在现实场景中查询结果的准确率较高。

    一种半自动提取和结构化文档信息的存储方法及系统

    公开(公告)号:CN109636303B

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN201811262115.2

    申请日:2018-10-27

    Abstract: 本发明公开了一种半自动提取和结构化文档信息的存储方法及系统,主要实现对文档信息的半自动分类提取和结构化。系统中WebUI模块提供的Web界面用于支撑项目管理模块、提取项收集模块和用户管理模块;项目管理模块导入待分析的PDF文档;提取项收集模块对待提取列表中的信息进行人工校准和保存;用户管理模块是对用户权限的管理;采用存储模块保存文档元信息和提取项信息;实现对文档信息的自动化提取和结构化,核心采用自动化提取算法模块,用于将上传的文档扫描后自动检测生成提取项的页面预测,同时对提取项收集模块得到的信息进行结构化;本系统实现了对文档信息半自动提取和结构化,使存储的信息更合理化,同时提升了系统的速度和效率。

    一种基于深度学习的自然语言查询方法

    公开(公告)号:CN111522839A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010336575.6

    申请日:2020-04-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自然语言查询方法,包括以下步骤:S1、将自然语言问题Q输入到预训练好的句向量模型中,得到对应的句向量;S2、从句向量模型所对应的句向量空间中检索出自然语言问题Q所对应的句向量的最近邻句向量及其自然语言问题,将所得最近邻句向量的自然语言问题的关系数据库表作为自然语言问题Q的目标关系数据库表;S3、将自然语言问题Q与其目标关系数据库表表头拼接到一起,输入到预训练好到的转换模型中,得到其对应的SQL查询语句;S4、采用所得SQL语句在自然语言问题Q的目标关系数据库表中进行查询,得到查询结果。本发明在给定自然语言问题后能够快速确定其目标关系数据库表,在现实场景中查询结果的准确率较高。

    一种半自动提取和结构化文档信息的存储方法及系统

    公开(公告)号:CN109636303A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811262115.2

    申请日:2018-10-27

    CPC classification number: G06Q10/103 H04L67/02 H04L67/06

    Abstract: 本发明公开了一种半自动提取和结构化文档信息的存储方法及系统,主要实现对文档信息的半自动分类提取和结构化。系统中WebUI模块提供的Web界面用于支撑项目管理模块、提取项收集模块和用户管理模块;项目管理模块导入待分析的PDF文档;提取项收集模块对待提取列表中的信息进行人工校准和保存;用户管理模块是对用户权限的管理;采用存储模块保存文档元信息和提取项信息;实现对文档信息的自动化提取和结构化,核心采用自动化提取算法模块,用于将上传的文档扫描后自动检测生成提取项的页面预测,同时对提取项收集模块得到的信息进行结构化;本系统实现了对文档信息半自动提取和结构化,使存储的信息更合理化,同时提升了系统的速度和效率。

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