[发明专利]一种股票问答方法

说明书

本申请提供一种股票问答方法，涉及数据库技术领域，该方法包括：基于自然语言处理模型对自然语言问句进行处理，获取第一SQL语句成分和第二SQL语句成分；其中，第一SQL语句成分包括条件列和条件值，第二SQL语句成分包括：分组、排序、条件连接符、选择表、选择列、外键中的一个或多个；将第一SQL语句成分中的条件列和条件值，以及自然语言问句输入三元组关系预测模型，获取目标条件列、目标条件值、和目标条件判断符；根据目标三元组关系和第二SQL语句成分，得到自然语言问句对应的SQL语句；基于SQL语句在股票数据库中进行查询，获取自然语言问句对应的查询结果。用于解决对用户输入的股票查询问题进行反馈的查询结果准确度较低的问题。

技术领域

本申请涉及数据库技术领域，尤其涉及一种股票问答方法。

背景技术

自然语言转SQL语句(Structured Query Language，结构化查询语言)的应用场景非常广泛，是智能化语音的关键技术，在对数据库中的数据进行查询时，通常也需要将自然语言转化为SQL语句，从而基于SQL语句完成查询任务。

目前，用户针对包括大量股票数据表的数据库输入关于股票的自然语言问句时，基于现有方法生成自然语言问句对应的反馈结果的准确性较差。

发明内容

为了解决在进行股票问答时，基于现有方法生成反馈结果的准确性较差的问题，本申请提供了一种股票问答方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本申请提供了股票问答方法，包括：

基于自然语言处理模型对自然语言问句进行处理，获取第一SQL语句成分和第二SQL语句成分；其中，所述第一SQL语句成分包括条件列和条件值，所述第二SQL语句成分包括：分组、排序、条件连接符、选择表、选择列、外键中的一个或多个；

将所述第一SQL语句成分中的条件列和条件值，以及自然语言问句输入三元组关系预测模型，获取目标三元组关系，所述目标三元组关系包括目标条件列、目标条件值、和目标条件判断符；

根据所述目标三元组关系和所述第二SQL语句成分，得到所述自然语言问句对应的SQL语句；

基于所述SQL语句在股票数据库中进行查询，获取所述自然语言问句对应的查询结果。

作为本申请实施例一种可选的实施方式，在基于自然语言处理模型对自然语言问句进行处理之前，所述方法还包括：

获取所述股票数据库中各数据表的表信息，所述表信息包括：表名、列名、以及所述列名对应的数据的数据类型；

将所述各数据表的表信息与所述自然语言问句拼接，得到第一输入信息输入所述自然语言处理模型。

作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述基于自然语言处理模型对自然语言问句进行处理，获取第一SQL语句成分和第二SQL语句成分，包括：

对所述第一输入信息进行截断处理，得到多段文本序列；

将所述多段文本序列输入所述自然语言处理模型中的BERT模块，获取所述多段文本序列中每段文本序列对应的语义信息；

将所述每段文本序列对应的语义信息进行拼接处理，并输入所述自然语言处理模型中的长短期记忆网络层，得到所述第一输入信息对应的全局语义信息；

将所述全局语义信息输入所述自然语言处理模型中的全连接层，获取第一SQL语句成分和第二SQL语句成分。

作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述将所述第一SQL语句成分中的条件列和条件值，以及自然语言问句输入三元组关系预测模型，获取目标三元组关系，包括：