一种依需聚合的语义解析图查询模型

• 作者: 张剑 张淑芳 李琪 李立力 李青 钟将
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语义处理 复杂事件 语义网 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 763-771
• 页数: 9页
• 分类号: TP302.1
• 字数: 6253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.018

摘要

本文设计并实现了依需聚合的语义深层网查询模型——SemtoSql+.提出以长短期记忆网络为基础,采用词嵌入技术将语料库训练为模型输入的词向量;并结合依赖关系图,将SQL语句四个层级的生成问题转换为依赖关系图中槽的填充问题,同时引入注意力机制有效避免了传统模型中的顺序问题;采用随机蒙蔽机制,构建依需聚合的增强型SemtoSql+模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟将	重庆大学计算机学院	63	631	14.0	23.0
2	李青	重庆大学计算机学院	21	190	8.0	13.0
3	李立力	重庆大学土木工程学院	4	1	1.0	1.0
4	张淑芳		8	23	3.0	4.0
5	李琪	绍兴文理学院计算机科学与工程系	2	0	0.0	0.0
6	张剑		1	0	0.0	0.0