ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ТЕХНОЛОГІЯ ПЕРЕТВОРЕННЯ ПРИРОДНОЇ МОВИ В SQL-ЗАПИТИ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-179-2-127-131Ключові слова:
штучний інтелект, нейронні мережі, машинне навчання, LSTM, обробка природної мови, SQL, СУБДАнотація
Дані стали невід’ємною складовою сучасного світу, відіграючи критичну роль в глобальній економіці та вирішенні соціальних проблем. Вони дозволяють здійснювати глибокий аналіз та враховувати кількісну інформацію в процесі прийняття обґрунтованих рішень. Однак, ефективне маніпулювання даними вимагає від користувачів глибоких знань Structured Query Language (SQL), що може стати великою перепоною для різних груп користувачів, включно з власниками малих підприємств та працівниками великих промислових компаній. Зазвичай, уведення даних контролюється людьми, що може призвести до людських помилок і значних часових витрат під час формування складних SQL-запитів.
Актуальність впровадження методів, які полегшують цей процес, є високою, і вибрана для розгляду у статті технологія генерації SQL-запитів з уведення природною мовою, становить значний інтерес. Цей метод автоматизації може радикально підвищити продуктивність, зменшуючи помилки та складність, що часто асоціюється з SQL-запитами, і дозволяючи користувачам концентруватись на внесенні ідей, які можуть трансформувати реальність. Ця інноваційна модель базується на передових технологіях обробки природної мови (Natural Language Processing, NLP) і глибокого навчання. Використання мереж Long Short Term Memory (LSTM) дозволяє системі ефективно розуміти природну мову та передбачати відповідні SQL-запити. Результатом є сформований на основі запиту користувача SQL-запит, представлений у зрозумілому для користувача форматі.
Впровадження такої системи не тільки спрощує вивчення SQL для нових користувачів, але й збільшує ефективність для тих, хто вже знайомий з SQL, дозволяючи їм працювати продуктивніше.
Посилання
Chollet Francois, Deep Learning with Python, 2018, pp 83-90.
S. Hochreiter, and J. Schmidhuber, Long short-term memory, 1997, pp. 1735-1780.
Anatomy of a Compiler, 2024. [Electronic resource]. Available: https://www.cs.man.ac.uk/~pjj/farrell/comp3.html .
A. Rajaraman, and J. D. Ullman, Data Mining of Massive Datasets, 2011, pp. 1-17.
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008, p. 27.
Thomas Müller, Ryan Cotterell, Alexander Fraser, and Hinrich Schütze, “Joint Lemmatization and Morphological Tagging with LEMMING”, in Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Lisbon: Association for Computational Linguistics, 2015, pp. 2268-2274.
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
