语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战

1）领域专家联袂推荐，语义解析大赛获奖者撰写，满足工业级应用安全、精准需求，弥合大模型的不足。

2）剖析语义解析技术原理与实践，涵盖机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达五大技术方向，并随书提供案例代码。

• 如何保证大模型输出内容的可靠性？
• 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射？
• 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言？
• 如何由浅入深地实现一个知识图谱问答系统？
• 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力？
• 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果？
• 在实际产品中如何应用语义解析技术？

以上所有问题都能在本书中找到答案！

语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写，通过本书的学习，读者可以了解NLP的相关技术，掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。

本书从逻辑上分为三部分。

第一部分（第1章）：从具体的语义解析问题入手，引出了各种主流技术，讨论了不同技术方案的对比和实现路径，并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。

第二部分（第2～6章）：详细讲解了5种语义解析技术路线，即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。

第三部分（第7～11章）：讲解了如何从零开始构建一个语义解析系统，并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时，阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。

易显维：硕士毕业于中国地质大学，曾任职中国建设银行、科大讯飞研究院、百分点认知智能实验室。10余年算法研发经验，在涉及机器学习技术的各个方向均有产品落地实践经验，并长期为武汉各企业的算法研发工作提供咨询与支持。主要研究方向为语义解析、机器视觉、组合导航，在国内外算法竞赛中累计获奖20余次。

宁星星：容联云AI研究院NLP算法专家，华南理工大学硕士。深耕NLP领域，从事语义解析、文本理解、文本校对、大模型（LLM）等方向的研究与应用。曾获CCKS（2020、2022）、百度千言（2022）、WAIC（2022）、CCF-BDCI（2021）、百度AI创新大赛（2021）、NLPCC（2020）等在内的多项Top3竞赛奖项，并参与研发容联云赤兔大模型。

C O N T E N T S
目录序
前言
第1章NL2SQL和KBQA中的语义
解析技术1
11人机交互应用与语义解析
难点分析1
12主流的语义解析技术5
121NL2SQL任务及方法5
122KBQA任务及方法12
123语义解析技术方案对比17
13语义解析的预训练模型和
数据集19
131语义解析中的预训练模型19
132NL2SQL数据集19
133KBQA数据集21
14本章小结23第2章基于机器翻译的语义解析
技术24
21机器翻译原理浅析24
211常见机器翻译技术路线24
212神经网络机器翻译基本框架26
22NL2SQL翻译框架的构建27
221Seq2Seq模型原理27
222将Seq2Seq模型应用于
NL2SQL28
23从序列到集合：SQLNet
模型的解决方案28
231序列到集合29
232列名注意力29
233SQLNet模型预测及其训练
细节30
24T5预训练模型在NL2SQL中的
应用31
241T5模型简介31
242T5模型架构32
243T5模型训练方式32
244T5模型在NL2SQL中的
应用33
25NL2SQL的T5模型实践33
26本章小结43第3章基于模板填充的语义解析
技术44
31意图识别和槽位填充44
311意图识别和槽位填充的
步骤45
312如何进行意图识别和槽位
填充46
32基于X-SQL的模板定义与子
任务分解48
33本章小结49第4章基于强化学习的语义解析
技术50
41Seq2Seq中的强化学习
知识50
42SCST模型51
421SCST模型简介52
422SCST模型框架52
423SCST代码实现52
43MAPO模型62
431MAPO模型简介62
432MAPO代码实现63
44本章小结67第5章基于GNN的语义解析
技术68
51使用GNN对数据库模式进行
编码68
511匹配可能模式项的集合69
512GNN编码表示69
52关注模式的Global GNN71
521Global GNN的改进71
522Gating GCN模块详解72
523Re-ranking GCN模块详解75
53关注模式链接的RATSQL79
531Relation-Aware Self-Attention
模型80
532考虑更复杂的连接关系80
533模式链接的具体实现81
54关注模式链接拓扑结构的
LGESQL83
541LGESQL模型简介83
542LGESQL模型框架86
55本章小结87第6章基于中间表达的语义解析
技术88
61中间表达：IRNet88
62引入中间表达层SemQL90
63IRNet代码精析92
631模式链接代码实现92
632SemQL的生成95
633SQL语句的生成101
64本章小结107第7章面向无嵌套简单SQL查询的
原型系统构建108
71语义匹配解决思路108
72任务简介109
73任务解析110
731列名解析110
732输入整合111
733输出子任务解析111
734模型整体架构112
74代码示例113
741QueryTokenizer类的构造113
742SqlLabelEncoder类的
构造115
743生成批量数据115
744模型搭建117
745模型训练和预测118
75本章小结120第8章面向复杂嵌套SQL查询的
原型系统构建121
81复杂嵌套SQL查询的难点
剖析121
811复杂嵌套SQL语句121
812难点与对策分析122
82型模型解析123
821构建复杂SQL语句的中间
表达形式123
822型模型的搭建与训练124
83列模型解析127
831嵌套信息的编码设计127
832列模型的搭建与训练127
84值模型解析130
841值与列的关系解析130
842值模型的搭建与训练130
85完整系统演示132
851解码器132
852完整流程演示133
86本章小结134第9章面向SPARQL的原型系统
构建135
91T5、BART、UniLM模型
简介135
92T5、BART、UniLM方案136
93T5、BART、UniLM生成
SPARQL语句实现141
94T5、BART、UniLM模型结果
合并156
95路径排序160
96SPARQL语句修正和再次
排序172
97本章小结185第10章预训练优化186
101预训练技术的发展186
1011掩码语言建模187
1012去噪自动编码器189
102定制预训练模型：
TaBERT192
1021信息的联合表示192
1022预训练任务设计192
103TAPAS194
1031附加Embedding编码表
结构194
1032预训练任务设计195
104GRAPPA195
1041表格数据增强：解决数据
稀疏难题195
1042预训练任务设计195
105本章小结197第11章语义解析技术落地思考198
111研究与落地的差别198
112产品视角的考虑200
113潜在的落地场景200
114实践技巧201
1141数据增强在NLP领域的
应用201
1142数据增强策略202
1143方案创新点204
115本章小结205

这是一本探讨NLP技术实践的书，其核心内容是语义解析技术的多种技术路线，涵盖了机器翻译、模板填充、强化学习、GNN以及中间表达等多个方向。作者显维是一位多次在算法竞赛中获奖的专家，在NLP技术领域有着丰富的实践经验。本书也是基于其多年实践经验和技术思考编写而成。本书包含了众多的代码实现，让读者能够深入了解语义解析技术的原理和应用。此外，本书还探讨了技术的落地思考和原型系统构建，帮助读者更好地将技术应用于实践中。总之，这本书是一本深入浅出、实用性极高的技术参考书，对想要深入了解语义解析技术和将其应用于实践的读者来说，是一本不容错过的好书。

——苏海波，百分点科技首席算法科学家

本书着眼于特定领域或不开放知识库的问答系统构建，该项研究与通用知识问答具有很强的互补性，可能会成为下一个阶段的研发和创业热点。本书的推出非常及时，有利于读者迅速进入该领域并进行产品研发。本书主要作者易显维在机器学习、知识图谱和强化学习等领域都进行过大量的工程实践，同时他也十分乐于分享自己的心得体会和最新进展。本书完整地记载了他和团队科研突破的实战经验，既有深度又有广度，干货满满。无论是正在从事这方面研究的同行，还是NLP和知识图谱的初学者，本书都具有非常好的阅读价值。

——虞凡，东风畅行科技首席技术官

如果你正在找有关NL2SQL的中文教程，这本书可能是不错的选择。全书介绍了5种主要语义解析技术在NL2SQL任务上的应用，并通过无嵌套SQL、复杂嵌套SQL、知识图谱问答、表格预训练、竞赛方案解析等示例，翔实地介绍了NL2SQL落地实践技巧。全书配套了大量实现代码，具有高度的实践指导性。

——张啸宇，三次NL2SQL挑战赛冠军