中文数据库自然语言查询技术研究

论文摘要

中文数据库自然语言查询技术大大简化了人机交互的过程,使用户可以只以应用领域的概念访问数据库。随着各个企业对于数据库应用的需求越来越强烈,对中文数据库自然语言查询技术的研究将具有重要的理论意义和实用价值。由于中文语句的复杂性和多样性,如果我们不对输入语句加以限制,则会为自然语言查询接口的实现带来困难。为此,本文提出受限汉语的概念。并在此基础上,提出了受限汉语文法,同时设计开发了针对招聘系统的系统辞典.机器进行自然汉语理解的第一步操作就是分词。本文采用的分词技术是改进的逆向最大匹配法,结合归右原则技术对分词结果可能存在的二义性进行检测和消除,从而极大限度地保证了分词的精度。利用词法分析的结果,系统在句法分析阶段可以方便的生成查询目标和查询条件,并利用其生成本系统的中间语言。在确立了中间语言数据结构之后,进行关联路径的搜寻。在确立目标实体与条件实体之间的关联路径后,即可形成完整SOL语句。本文对不同关联路径提出了各自的解决方案,并举例加以说明。最后总结了本文的研究内容和创新点,并对未来工作作出了展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状及面临的问题
• 1.2.1 国外研究状况
• 1.2.2 国内研究状况
• 1.2.3 中文数据库面临的问题
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 系统模型架构和功能
• 2.1 受限汉语
• 2.1.1 受限汉语定义
• 2.1.2 受限汉语文法
• 2.1.3 受限汉语约束
• 2.2 系统组织模型
• 2.2.1 系统的三级抽象模型
• 2.2.2 系统的功能模块
• 2.3 系统辞典设计
• 2.3.1 词类划分
• 2.3.2 通用辞典设计
• 2.3.3 专用辞典设计
• 2.3.4 关联辞典设计
• 第三章 词法分析与二义性消除
• 3.1 中文分词的一般方法
• 3.2 本文的分词方法及特点
• 3.3 句子对象数组与句型串的生成
• 3.4 二义性消除
• 3.4.1 二义性问题
• 3.4.2 二义性消除算法
• 第四章 句法分析与中间语言生成
• 4.1 目标字段与条件字段识别
• 4.1.1 目标字段识别
• 4.1.2 条件字段识别
• 4.2 查询目标生成
• 4.2.1 简单目标生成
• 4.2.2 复杂目标生成
• 4.3 查询条件生成
• 4.2.1 单层条件生成
• 4.2.2 多层条件生成
• 4.2.3 分组条件生成
• 4.2.4 条件间关系确立
• 4.4 中间语言生成
• 4.4.1 中间语言的特点
• 4.4.2 本文中间语言的数据结构
• 第五章 中间语言转换成SQL语句
• 5.1 关联路径搜寻
• 5.1.1 直接关联路径搜寻
• 5.1.2 间接关联路径搜寻
• 5.2 SQL语句的生成与测试
• 5.2.1 SQL语句的标准语法
• 5.2.2 本系统SQL语句的生成
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 未来工作
• 致谢
• 参考文献