语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战

??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。

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。

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。

F O R E W O R D
序随着信息技术的不断发展，人们需要从自然语言中获取更多的信息，这使得语义解析技术变得越来越重要。语义解析是自然语言处理中的一个关键技术，它可以将自然语言转换成机器能理解的形式，从而实现自然语言与计算机之间的有效交互。语义解析技术的应用涵盖了智能问答、智能客服、数据分析等多个领域，是未来人工智能发展的重要方向之一。
在学术界，语义解析技术已经成为自然语言处理领域的重点研究方向之一。从最早的基于规则的方法到现在的基于深度学习的方法，学术界在语义解析技术的研究方面做出了很多重要的贡献。目前，知识图谱问答、自然语言生成SQL等领域都取得了一些重要的进展，这些技术的不断发展也促进了语义解析技术的不断完善。
与此同时，语义解析技术在工业界的应用也日益广泛，各种智能应用都需要语义解析技术的支持。近年来，以微软、阿里巴巴、百度等科技巨头为代表的企业也加快了在语义解析技术领域的布局和研究。随着人工智能技术的不断进步以及在金融、医疗、教育、电商等领域的不断应用，语义解析技术在工业界的应用前景也将越来越广阔。
相对于其他研究领域，语义解析技术相关的书籍却很少，本书旨在填补这一空白。本书通过对多种语义解析技术的介绍和实际原型系统的构建，帮助读者掌握语义解析技术的核心原理和实际应用方法，从而为工业实践奠定基础。本书的作者之一易显维是一位在NLP算法竞赛和项目研发方面有丰富实践经验的专家，他将自己多年的思考和实践融入书中，以期帮助更多的读者掌握语义解析技术的精髓。本书不仅适合自然语言处理领域的技术从业者和研究人员参考，也适合对语义解析技术感兴趣的学生和爱好者阅读。
在这个充满机遇和挑战的时代，语义解析技术的应用日益广泛。相信本书将会成为语义解析技术领域的经典之作，也将为更多探索语义解析技术的人们指出方向。
是为序。

苏海波

百分点信息科技有限公司首席算法科学家 P R E F A C E
前言SQL是访问关系型数据库的标准语言，但需要深入了解数据库结构和SQL语言的语法才能编写出合适的SQL语句，这对非专业人士来说十分困难。语义解析技术可以帮助人们更轻松地与计算机进行交互，提高效率和准确性。语义解析是NLP（自然语言处理）的一个重要领域，旨在将自然语言语句转换为机器可以理解的语言表示，如SQL查询或知识图谱查询。NL2SQL和KBQA是语义解析的两个子领域，分别旨在将自然语言问题转换为SQL查询和知识图谱查询语句。然而，这些领域目前仍存在许多挑战，例如自然语言中的歧义性和复杂性，以及跨语言和跨文化语义解析的难度。
语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。特别是在大数据时代，语义解析能够帮助企业更快速地从大量的数据中获取有用的信息，从而提高决策效率。
具体而言，一些使用语义解析技术的产品如下。
智能问答系统，如小米的小爱同学。
智能客服系统，如腾讯企点客服机器人。
舆情分析系统，如微博的情绪分析和新浪的热搜榜。
智能搜索引擎，如谷歌和百度的智能搜索引擎。
金融服务，如支付宝和招商银行的智能客服。
语义解析领域目前仍存在许多挑战，学术界和工业界正在研究、探索各种新方法与技术，以应对这些挑战。
为什么写这本书
最近，多个大规模语言模型在生成自然语言文本方面有着惊人的表现，而ChatGPT是其典型应用之一。ChatGPT被广泛用于聊天机器人、智能问答系统等文本生成领域，因其高质量的生成文本而备受欢迎。
尽管大规模语言模型功能强大，但在语义解析方面还存在以下几个问题。
首先，由于大规模语言模型是概率模型，输出时没有与数据库内容进行比对，可能会导致输出结果存在事实性错误。
其次，大规模语言模型对复杂的数据库结构和知识图谱的图结构没有很好的建模方法，目前还没有很好的办法将复杂的图结构和表结构输入端到端的模型中。这些问题都需要进一步研究和解决。
本书则为这些问题提供了解决思路。
笔者参与过结构化数据挖掘、OCR、NL2SQL、KBQA、文本校对等技术的实践，多次参加算法竞赛并获奖，积累了丰富的经验和方法。这些经历让笔者深刻认识到，技术在现代社会中发挥着越来越重要的作用，而技术的发展需要有更多的人才来支撑。因此，笔者萌生了写一本书的想法，希望通过书籍的形式将自己沉淀的方法论传播出去，影响更多的同行和学生，也让更多非计算机专业的读者在职业生涯上有更多的选择。
笔者希望书中的内容能够促进读者在技术领域不断探索和创新，让“木叶飞舞之处，火亦生生不息”成为现实。
如何阅读本书
本书共11章，系统介绍了语义解析的基础知识、主流技术以及工程实践。
第1章重点介绍智能问答中的语义解析技术及其应用场景。通过学习本章，读者可以掌握语义解析的基本概念、分类、常见技术及其优缺点，以及智能问答系统在不同领域的应用和市场前景。
第2章介绍机器翻译技术在语义解析方面的应用，详细讲解如何通过机器翻译来完成智能问答中的NL2SQL任务，并重点介绍生成模型T5在NL2SQL任务中的重要应用。通过学习本章，读者可以掌握T5模型的基本原理和优缺点、应用场景以及T5模型的性能优化。
第3章介绍模板填充法，重点介绍颇具代表性的基于X-SQL模型的方法的基本原理及在语义解析中的应用、技术细节与适用场景。
第4章介绍如何通过强化学习来解决NL2SQL任务中的问题，为NL2SQL任务的解决方案提供一种创新的思路。通过学习本章，读者可以深入了解强化学习在自然语言处理中的应用，以及如何合理地设计强化学习目标来完成NL2SQL任务。
第5章介绍GNN在NL2SQL任务中的应用，帮助读者深入理解如何更好地表征数据库表的语义。
第6章详细介绍如何通过构建“中间表达”来解决NL2SQL任务中的Mismatch难题，同时介绍难题的成因与影响。
第7章通过设计无嵌套的简单SQL查询的完整示例，逐步讲解NL2SQL任务的各个环节和难点，以及如何评估语义解析模型的性能和效果。
第8章深入探讨复杂场景下的NL2SQL任务，读者将能够掌握复杂场景下的语义解析模型设计和优化策略，以及如何评估和改进相应模型的性能与效果。
第9章介绍基于知识图谱问答（KBQA）的语义解析方法，即NL2SPARQL方法。通过学习本章，读者将了解NL2SPARQL方法的基本原理和技术细节，掌握如何将自然语言转换为SPARQL语言。
第10章介绍表格预训练方案的应用场景、技术细节和优缺点。
第11章介绍语义解析技术的落地思考以及百度AI语义解析大赛的获奖技术方案。通过本章的学习，读者可以了解语义解析技术在实际应用中的难点和挑战。
勘误和支持
由于计算机科学发展迅速，方法不断改进，加上人们对事物的认知也在持续提升，书中难免存在疏漏和错误。笔者的邮箱是necther@qqcom，希望广大读者不吝赐教，也欢迎读者对书中提出的技术问题给出自己的答案。
致谢
本书由易显维和宁星星共同编写完成。在本书的编写过程中，我们得到了许多专家和朋友的帮助，他们是：镇诗奇、邓良聪、林志墅、章涵艺、黎志扬、李潜、肖伟崎、桂安春、王睿捷和徐骁飞。他们的建议和意见使我们能不断地完善本书的内容。
本书在编写过程中参考了大量的相关论文和优秀实践。在此，感谢所有为语义解析技术的发展和应用做出贡献的人，正是因为他们的努力，才能让语义解析技术不断发展和进步。
家庭的爱与包容让我们能够毫无后顾之忧地完成本书的编写，在此，对家人表示最真诚的感谢，感谢他们一直以来的支持和陪伴。

易显维

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