摘要
第一章绪论
1．1选题背景与意义
1．2研究现状及发展趋势
1．2．1深度语义解析的算法模型
1．2．2深度语义解析的模型训练
1．2．3从深度语义解析到自然语言生成
1．3构建数据库自然语言查询系统的挑战
1．4主要工作及创新点
1．5论文的组织结构
第二章背景知识
2．1循环神经网络
2．2长短期记忆网络
2．3树型长短期记忆网络
2．4编码器-解码器框架
2．5注意力机制
2．6指针网络
2．6策略梯度
第三章基于编码器-解码器框架下的自然语言到结构化查询语句
3．1引言
3．2总概
3．3自然语言结构化表示学习
3．4基于语法状态的自然语言到结构化查询语言
3．4．1改造长短期记忆网络
3．4．2基于语法状态的长短掩码机制
3．4．3依赖性规则生成
3．5实验部分
3．5．1数据集准备
3．5．2基准方法
3．5．3评价指标
3．5．4模型训练和优化
3．5．5实验结果
3．6小结
第四章通过语法结构实现强化学习下的有效采样
4．1引言
4．2基于语法结构的策略梯度采样过程
4．2．1方法定义
4．2．2词掩盖采样
4．2．3理论分析
4．3实验部分
4．3．1数据集准备
4．3．2实验设置
4．3．3实验结果与分析
4．3．4奖励类型分析
4．4小结
第五章基于语法辅助复制机制的自然语言生成
5．1引言
5．2注释生成模型
5．3编码器
5．3．1抽象语法树节点值向量化
5．3．2树型长短期记忆网络编码器
5．4解码器
5．4．1基于注意力的解码过程
5．4．2语法辅助复制机制
5．5实验部分
5．5．1数据集准备
5．5．2基准方法
5．5．3评价指标
5．5．4模型的训练与优化
5．5．5实验结果与分析
5．6小结
第六章融合深度语义解析技术的自然语言数据库查询系统
6．1引言
6．2系统总概
6．3模型管理模块
6．3．1查询拒绝模型
6．3．2查询推荐模型
6．4系统工作流
6．5小结
结论
参考文献
攻读博士期间发表的论文及科研活动
声明
致谢
广东工业大学;
