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龍圖騰網(wǎng)獲悉煙臺(tái)東方威思頓電氣有限公司申請(qǐng)的專利基于自適應(yīng)知識(shí)蒸餾的Text-to-SQL生成方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120179677B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510652503.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2452；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)知識(shí)蒸餾的Text-to-SQL生成方法是由呂家慧;石秦;孫敬科;盛和超;鄭和穩(wěn);傅豪;孫豪駿;黃良棟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)知識(shí)蒸餾的Text-to-SQL生成方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)知識(shí)蒸餾的Text?to?SQL生成方法，首先基于目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)生成單表SQL語(yǔ)句和對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言查詢文本，并訓(xùn)練一個(gè)單表SQL到自然語(yǔ)言的生成模型。接著定義復(fù)合規(guī)則，將單表數(shù)據(jù)組合成多表復(fù)合查詢SQL和對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言文本，再通過(guò)分解復(fù)合SQL得到子查詢，并生成子查詢文本，訓(xùn)練一個(gè)多文本到復(fù)合文本的生成模型。然后構(gòu)建生成?評(píng)分?篩選模塊，結(jié)合大語(yǔ)言模型和相似度計(jì)算，生成并篩選出最優(yōu)SQL語(yǔ)句，從而得到訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出基于Transformer的Text?to?SQL生成模型。本發(fā)明具有樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量高、可實(shí)現(xiàn)復(fù)合查詢SQL語(yǔ)句生成、適應(yīng)性強(qiáng)、靈活性好等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)知識(shí)蒸餾的Text-to-SQL生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自適應(yīng)知識(shí)蒸餾的Text-to-SQL生成方法，其特征在于，步驟包括： 步驟S1、獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的元數(shù)據(jù)，基于元數(shù)據(jù)生成多組相互對(duì)應(yīng)的單表查詢SQL語(yǔ)句和自然語(yǔ)言單表查詢文本； 步驟S2、構(gòu)建SingleSQL-to-SingleText生成模型，該生成模型的輸入為單表查詢SQL語(yǔ)句、輸出為自然語(yǔ)言單表查詢文本；然后以步驟S1得到的單表查詢SQL語(yǔ)句為樣本、以步驟S1得到的自然語(yǔ)言單表查詢文本為標(biāo)簽，訓(xùn)練SingleSQL-to-SingleText生成模型； 步驟S3、定義多組復(fù)合規(guī)則，然后利用復(fù)合規(guī)則對(duì)步驟S1得到的多組相互對(duì)應(yīng)的單表查詢SQL語(yǔ)句和自然語(yǔ)言單表查詢文本進(jìn)行合成，得到多組相互對(duì)應(yīng)的復(fù)合查詢SQL語(yǔ)句和自然語(yǔ)言復(fù)合查詢文本； 步驟S4、構(gòu)建MutiSingleText-to-ComplexText生成模型，該生成模型的輸入為兩個(gè)及以上的自然語(yǔ)言單表查詢文本，輸出為自然語(yǔ)言復(fù)合查詢文本；將步驟S3得到的復(fù)合查詢SQL語(yǔ)句通過(guò)語(yǔ)句分解模塊得到多個(gè)子查詢SQL語(yǔ)句，然后對(duì)于每個(gè)子查詢SQL語(yǔ)句分別通過(guò)SingleSQL-to-SingleText生成模型得到對(duì)應(yīng)的子查詢自然語(yǔ)言文本t，將得到的多個(gè)子查詢自然語(yǔ)言文本作為樣本，將原復(fù)合查詢SQL語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言復(fù)合查詢文本作為標(biāo)簽，訓(xùn)練MutiSingleText-to-ComplexText生成模型； 步驟S5、構(gòu)建生成-評(píng)分-篩選模塊，所述生成-評(píng)分-篩選模塊包含參考大語(yǔ)言模型、語(yǔ)句分解模塊、SingleSQL-to-SingleText生成模型、MutiSingleText-to-ComplexText生成模型以及相似度計(jì)算模塊，用于基于輸入的自然語(yǔ)言查詢文本得到多個(gè)SQL語(yǔ)句并從中選擇最優(yōu)的期望SQL語(yǔ)句； 步驟S6、構(gòu)建基于Transformer的Text-to-SQL生成模型，并將多組自然語(yǔ)言查詢文本輸入至生成-評(píng)分-篩選模塊，得到對(duì)應(yīng)的期望SQL語(yǔ)句，然后將自然語(yǔ)言查詢文本作為樣本、對(duì)應(yīng)的期望SQL語(yǔ)句作為標(biāo)簽，訓(xùn)練Text-to-SQL生成模型； 步驟S7、將用戶自然語(yǔ)言查詢文本輸入至訓(xùn)練后的Text-to-SQL生成模型，得到對(duì)應(yīng)的SQL語(yǔ)句。

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