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目錄

語義解析

定義?

作用

語義解析的應(yīng)用場(chǎng)景

場(chǎng)景一：

場(chǎng)景二：

總結(jié)語義解析在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)

人機(jī)交互方面

數(shù)據(jù)庫查詢方面

語義解析和大模型的關(guān)系

正向關(guān)系

負(fù)向關(guān)系

語義解析技術(shù)

延伸閱讀

推薦語：

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語義解析

定義?

語義解析(Semantic Parsing) 是自然語言處理領(lǐng)域一個(gè)非?；A(chǔ)且重要的研究問題。通俗來講，語義解析旨在讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理解自然語言，并將其翻譯成機(jī)器可執(zhí)行的、形式化的編程語言(比如 SQL語句) 。這樣一來，用戶無需學(xué)習(xí)編程，通過描述就可以驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)生成代碼。鑒于語義解析潛在的商業(yè)應(yīng)用價(jià)值，近些年來以Text-to-SQL為代表的語義解析領(lǐng)域引起了很多國內(nèi)外研究者的研究興趣。

作用

語義解析技術(shù)可以提高人機(jī)交互的效率和準(zhǔn)確性，在自然語言處理、數(shù)據(jù)分析、智能客服、智能家居等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，語義解析能夠幫助企業(yè)更快速地從大量的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息，從而提高決策效率。

語義解析的應(yīng)用場(chǎng)景

場(chǎng)景一：

在一個(gè)繁忙的辦公室里，李經(jīng)理正在與他的團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行一項(xiàng)重要的項(xiàng)目。他們需要不斷地從公司的數(shù)據(jù)庫中提取各種數(shù)據(jù)來支持他們的分析和決策。然而，團(tuán)隊(duì)成員們并非都是數(shù)據(jù)庫專家，復(fù)雜的SQL查詢語句常常讓他們感到困惑和效率低下。

在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻，李經(jīng)理決定引入NL2SQL技術(shù)，為團(tuán)隊(duì)帶來一種全新的數(shù)據(jù)交互體驗(yàn)。

NL2SQL（自然語言到SQL）技術(shù)允許用戶通過自然語言描述他們想要查詢的數(shù)據(jù)，然后自動(dòng)將這些描述轉(zhuǎn)化為SQL查詢語句。這對(duì)于非數(shù)據(jù)庫專家來說是一個(gè)巨大的福音，因?yàn)樗司帉憦?fù)雜SQL語句的需要。

李經(jīng)理的團(tuán)隊(duì)成員小王想查找去年銷售額超過100萬的所有產(chǎn)品。在沒有NL2SQL之前，他可能需要花費(fèi)大量時(shí)間去編寫SQL語句，或者請(qǐng)教數(shù)據(jù)庫專家。但現(xiàn)在，他只需簡單地對(duì)系統(tǒng)說：“請(qǐng)給我去年銷售額超過100萬的所有產(chǎn)品?！?NL2SQL系統(tǒng)立即理解了他的需求，并將這個(gè)自然語言描述轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的SQL查詢語句，然后執(zhí)行查詢。

幾秒鐘后，小王就得到了他所需的數(shù)據(jù)，這大大節(jié)省了他的時(shí)間和精力。他不再需要擔(dān)心SQL語句的語法和結(jié)構(gòu)，也不再需要等待數(shù)據(jù)庫專家的幫助。他可以專注于分析和決策，而不是糾結(jié)于數(shù)據(jù)提取的細(xì)節(jié)。

NL2SQL不僅提高了團(tuán)隊(duì)的效率，還增強(qiáng)了團(tuán)隊(duì)成員與數(shù)據(jù)庫之間的交互體驗(yàn)。它使得數(shù)據(jù)庫查詢變得更加直觀、自然和高效，從而加速了項(xiàng)目的進(jìn)展并提高了決策的準(zhǔn)確性。李經(jīng)理對(duì)他的這個(gè)決定感到非常滿意，NL2SQL技術(shù)為他的團(tuán)隊(duì)帶來了實(shí)實(shí)在在的便利和價(jià)值。

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場(chǎng)景二：

在一個(gè)繁忙的圖書館中，讀者們穿梭在書架間，努力尋找他們感興趣的書籍。圖書館管理員小楊則站在咨詢臺(tái)后面，不斷回答著讀者們關(guān)于書籍、作者和內(nèi)容的各種問題。然而，隨著圖書館藏書量的不斷增加，她發(fā)現(xiàn)自己越來越難以迅速準(zhǔn)確地回答所有問題。

在這個(gè)背景下，圖書館引入了KBQA（知識(shí)庫問答）系統(tǒng)，為讀者和管理員帶來了前所未有的便利。

KBQA系統(tǒng)允許用戶通過自然語言提問，并從圖書館的知識(shí)庫中自動(dòng)檢索相關(guān)信息來回答問題。這個(gè)知識(shí)庫包含了圖書館所有書籍的詳細(xì)信息，包括作者、出版日期、內(nèi)容摘要等。

一天，一位讀者走到咨詢臺(tái)，詢問：“請(qǐng)問有沒有關(guān)于人工智能的最近出版的書籍？”在KBQA系統(tǒng)之前，小楊可能需要在圖書館目錄中進(jìn)行繁瑣的搜索，或者讓讀者自己去查找。但現(xiàn)在，她只需簡單地將問題輸入到KBQA系統(tǒng)中。

系統(tǒng)立即理解了問題，并在知識(shí)庫中進(jìn)行了快速檢索。檢索內(nèi)容是所有具有人工智能屬性的書籍的信息。幾秒鐘后，它返回了幾本最近出版的人工智能相關(guān)書籍的信息，包括書名、作者和出版日期。小楊將這些信息展示給讀者，讀者非常滿意地離開了咨詢臺(tái)。

KBQA系統(tǒng)的引入不僅提高了圖書館服務(wù)的質(zhì)量和效率，還增強(qiáng)了讀者與圖書館之間的交互體驗(yàn)。讀者們可以更加輕松地找到他們感興趣的信息，而管理員也能更高效地回答讀者的問題。這種自然、直觀和高效的人機(jī)交互方式，使得圖書館成為了一個(gè)更加便捷、智能的學(xué)習(xí)和交流場(chǎng)所。

總結(jié)語義解析在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)

人機(jī)交互方面

從上述兩個(gè)場(chǎng)景中，我們可以明顯看到語義解析在人機(jī)交互中的巨大價(jià)值。

無論是NL2SQL還是KBQA，它們的核心都在于對(duì)用戶輸入的自然語言進(jìn)行深入的語義理解，并將其轉(zhuǎn)化為機(jī)器可執(zhí)行的指令或查詢。

這種轉(zhuǎn)化能力不僅打破了用戶與復(fù)雜數(shù)據(jù)庫或知識(shí)庫之間的障礙，讓非專業(yè)用戶也能輕松進(jìn)行高級(jí)的數(shù)據(jù)操作或信息查詢，還大大提高了交互的效率和準(zhǔn)確性。更重要的是，語義解析技術(shù)使得機(jī)器能夠更智能地響應(yīng)用戶需求，為用戶提供更加個(gè)性化、精準(zhǔn)的服務(wù)，從而增強(qiáng)了用戶的使用體驗(yàn)和滿意度。

因此，語義解析不僅是實(shí)現(xiàn)自然、高效人機(jī)交互的關(guān)鍵，也是推動(dòng)信息化社會(huì)向更高層次發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力之一。

數(shù)據(jù)庫查詢方面

通過自然語言查詢數(shù)據(jù)庫的意義在于提高效率和便捷性。

隨著技術(shù)的發(fā)展，知識(shí)存儲(chǔ)方式也在不斷演進(jìn)，其中結(jié)構(gòu)化和參數(shù)化是兩種主要的存儲(chǔ)方式。

隨著大模型運(yùn)動(dòng)的愈演愈烈，參數(shù)化存儲(chǔ)可以將知識(shí)融入模型中，使得在輸入時(shí)能夠進(jìn)行編碼表示，這種方式有望逐漸取代傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜。然而，即使機(jī)器學(xué)習(xí)模型將來達(dá)到與人類相當(dāng)?shù)乃?#xff0c;數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫仍然是必不可少的。因?yàn)橹R(shí)圖譜可能會(huì)演變成一種適合機(jī)器使用的機(jī)器詞典，而不是現(xiàn)在我們所熟知的樣子。所以參數(shù)化存儲(chǔ)方式并不能完全替代結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方式，也就是未來還是需要以數(shù)據(jù)庫為代表的結(jié)構(gòu)化知識(shí)存儲(chǔ)方式。人要訪問這些結(jié)構(gòu)化知識(shí)，最為便捷的方式是通過自然語言進(jìn)行查詢。

通過自然語言查詢數(shù)據(jù)庫，用戶可以以更加直觀和高效的方式與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互。相比于傳統(tǒng)的查詢語言，自然語言更加符合人類的思維習(xí)慣，使得非專業(yè)人士也能夠輕松地從數(shù)據(jù)庫中獲取信息。這種交互方式的改進(jìn)可以極大地提高工作效率，減少學(xué)習(xí)成本，并推動(dòng)數(shù)據(jù)庫的廣泛應(yīng)用。

通過自然語言查詢數(shù)據(jù)庫的意義在于適應(yīng)知識(shí)存儲(chǔ)方式的變革，提高工作效率和便捷性，推動(dòng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。同時(shí)，語義解析技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用也為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了有力的支持。

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語義解析和大模型的關(guān)系

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型和語義解析技術(shù)就像是人工智能領(lǐng)域的兩位超級(jí)英雄，它們各自有著獨(dú)特的超能力，但當(dāng)它們聯(lián)手時(shí)，就能創(chuàng)造出更強(qiáng)大的力量。

正向關(guān)系

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型，比如我們熟知的ChatGPT，就像是一個(gè)語言天才。它經(jīng)過大量的訓(xùn)練，能夠理解和生成各種復(fù)雜的文本。舉個(gè)例子，如果你讓它寫一篇關(guān)于“環(huán)保知識(shí)”的文章，它能夠輕松地為你生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容豐富的文稿?；蛘?#xff0c;當(dāng)你感到孤單時(shí)，它可以陪你聊天，為你提供情感上的支持。它的優(yōu)勢(shì)在于能夠處理各種自然語言任務(wù)，就像一個(gè)全能選手一樣。

然而，即使是全能選手也有它的局限性。

負(fù)向關(guān)系

當(dāng)面對(duì)大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，比如數(shù)據(jù)庫里的信息，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型就顯得有些力不從心了。

例如，假設(shè)你是一家電商公司的客服機(jī)器人，用戶想查詢“過去一年內(nèi)，銷量最高的商品是什么？”。對(duì)于大模型而言，要回答此問題需要將整個(gè)銷售數(shù)據(jù)庫作為輸入，這顯然是不現(xiàn)實(shí)的。此時(shí)，形式化語言作為與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交互的媒介變得尤為重要。通過語義解析技術(shù)，我們可以將用戶的自然語言查詢轉(zhuǎn)化為SQL查詢語句：“SELECT Product FROM SalesData ORDER BY QuantitySold DESC LIMIT 1”，從而直接對(duì)接數(shù)據(jù)庫，獲取所需信息。

此外，大模型的輸出內(nèi)容具有不可預(yù)測(cè)性。

由于是生成式的模型，它們可能會(huì)在某些情況下產(chǎn)生不合理或不準(zhǔn)確的內(nèi)容。

比如，當(dāng)用戶詢問“太陽是從哪個(gè)方向升起的？”時(shí)，大模型可能會(huì)因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中的某些偏差或模型本身的隨機(jī)性，產(chǎn)生“太陽從西方升起”的錯(cuò)誤回答。而基于語義解析的方法由于依賴準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫（例如知識(shí)圖譜中保存著太陽的一個(gè)屬性是從東方升起），因此更傾向于給出確定的、基于知識(shí)的答案。

還有另一個(gè)例子是關(guān)于知識(shí)更新的。

假設(shè)你是一位科研人員，昨天有一個(gè)重大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)被公布，而今天你就想了解這個(gè)發(fā)現(xiàn)的具體內(nèi)容。對(duì)于大模型來說，除非這個(gè)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被加入到其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中并重新訓(xùn)練了模型，否則它無法提供這一最新信息。但對(duì)于基于語義解析和數(shù)據(jù)庫的方法，只需簡單地更新數(shù)據(jù)庫即可。這就像是你直接查閱最新的科研論文一樣方便。

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語義解析技術(shù)

這時(shí)候，就需要另一位超級(jí)英雄——語義解析技術(shù)閃亮登場(chǎng)了。

語義解析技術(shù)就像是一個(gè)精準(zhǔn)的翻譯官，它能夠?qū)⒆匀徽Z言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解的語言。

比如，在智能家居系統(tǒng)中，你可以通過語音命令控制家里的燈光、音樂等設(shè)備。當(dāng)你說“打開客廳的燈”時(shí)，語義解析技術(shù)會(huì)將你的語音轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解的指令，從而實(shí)現(xiàn)燈光的控制。它的優(yōu)勢(shì)在于能夠精確理解用戶的意圖，并提供可靠的答案。

這兩位超級(jí)英雄的結(jié)合，就像是一場(chǎng)完美的舞蹈。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型提供了強(qiáng)大的語言生成和理解能力，而語義解析技術(shù)則為特定任務(wù)提供了精確的支持。它們的互補(bǔ)關(guān)系使得人工智能能夠更好地理解和回應(yīng)人類的需求，為我們的生活帶來更多的便利和樂趣。

所以，不要小看傳統(tǒng)的語義解析技術(shù)哦！在這個(gè)大模型的時(shí)代，它依然發(fā)揮著不可替代的作用。只有當(dāng)我們充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)，才能實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的自然語言處理體驗(yàn)！

延伸閱讀

語義解析：自然語言生成SQL與知識(shí)圖譜問答實(shí)戰(zhàn)

易顯維,寧星星 著

領(lǐng)域?qū)＜衣?lián)袂推薦

語義解析大賽獲獎(jiǎng)?wù)咦珜?/strong>

滿足工業(yè)級(jí)應(yīng)用安全、精準(zhǔn)需求

彌合大模型的不足

推薦語：

語義解析技術(shù)能解決大模型無法保證輸出的形式語言可靠性和輸出答案真實(shí)性的問題。本書由語義解析大賽獲獎(jiǎng)?wù)咦珜?#xff0c;通過本書的學(xué)習(xí)，讀者可以了解NLP的相關(guān)技術(shù)，掌握自然語言生成SQL和知識(shí)圖譜問答的實(shí)現(xiàn)方法。

剖析語義解析技術(shù)原理與實(shí)踐，涵蓋機(jī)器翻譯、模板填充、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、GNN、中間表達(dá)五大技術(shù)方向，并隨書提供案例代碼。

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