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中文数据库自然语言查询接口技术研究的开题报告

一、选题背景和研究意义

随着大数据时代的到来，数据量爆炸式增长，如何高效地对这些数据进行管理、查询、分析成为一个重要的问题。数据库技术作为数据管理的核心技术之一，也得到了广泛的应用。目前常见的数据库查询方式主要是通过结构化查询语言（SQL）进行查询，但是这种方式需要一定的SQL语言基础，对普通用户来说比较困难，因此，自然语言查询接口技术被提出，该技术将自然语言转化为SQL语言，并实现对数据库的查询，这种方式为广大用户提供了更加简便快捷的数据查询方式。

中文数据库自然语言查询接口技术是在上述技术基础上，针对中文语言环境进行的研究，特别是对于不具备SQL语言基础的中文用户，这种技术更具有实际意义。该技术的研究意义在于，可以缩短数据查询的学习周期，提高数据查询的效率，降低数据查询的门槛，进一步推动数据普惠化的发展进程。

二、研究内容和研究方法

本文架构如下:

1.首先对中文数据库自然语言查询接口技术做研究，包括理论分析和实践研究等方面；

2.利用自然语言处理（NLP）技术实现中文语言的分词、词性标注、依存句法分析和语义角色标注等预处理工作；

3.探讨如何从自然语言问句中提取出实体和属性值，并构建对应的数据库查询语句；

4.利用深度学习等方法对中文自然语言预处理和语义分析进行优化，提高查询准确率和效率；

5.设计开发中文数据库自然语言查询接口系统，对该系统进行测试和评估，以验证其在实际应用场景中的效果。

三、研究预期成果

本研究旨在开发出一种高效、准确的中文数据库自然语言查询接口，能够实现自然语言问句的自动转换为SQL语言查询，并实现对数据库的查询。预期成果如下：

1.中文自然语言处理和语义分析技术优化，提升查询准确率和效率；

2.中文数据库自然语言查询接口系统开发，方便中文用户进行数据查询；

3.与传统查询方式相比，自然语言查询接口的效率和精度均能得到提高。

四、论文结构与进度安排

本研究计划将会分为以下几个阶段：

1.阅读相关文献，了解目前该领域的研究现状和发展趋势，包括自然语言处理、数据库查询等方面。预计完成时间：2周。

2.通过调研采集语料数据，进行中文数据处理，包括分词、词性标注、依存句法分析和语义角色标注等预处理工作。预计完成时间：2周。

3.探究如何从自然语言问句中提取出实体和属性值，并构建对应的数据库查询语句，利用已有数据集进行测评。预计完成时间：3周。

4.利用深度学习等方法对中文自然语言预处理和语义分析进行优化，提高查询准确率和效率，再次进行测评。预计完成时间：4周。

5.设计开发中文数据库自然语言查询接口系统，并进行系统测试和评估，验证其在实际应用场景中的效果。预计完成时间：4周。

6.论文撰写和修改，包括对实验结果进行分析和总结等内容。预计完成时间：2周。

预计完成时间：17周。

论文结构安排如下：

第一章：绪论

1.1研究背景及选题意义

1.2国内外研究现状与发展趋势

1.3研究内容和方法

1.4研究预期成果

1.5论文结构及进度安排

第二章：中文自然语言处理技术

2.1中文自然语言处理工具及技术

2.2中文分词等预处理技术

2.3中文语义角色标注技术

第三章：数据库自然语言查询接口技术

3.1数据库查询语言基础

3.2自然语言查询接口技术研究现状

3.3中文数据库自然语言查询接口技术

第四章：中文数据库自然语言查询接口系统设计

4.1系统框架设计

4.2系统模块设计

4.3系统测试与评估

第五章：实验结果及分析

5.1实验设计

5.2实验结果分析

5.3结果对比分析

第六章：总结与展望

6.1研究成果总结

6.2研究存在不足和局限性

6.3研究展望

五、预期参考文献

[1]陈硕,王一刚,张小伟,等.全文搜索的新技术:与全文相关性模型无关的动态规划式最大边界匹配算法[J].清华大学学报(自然科学版),2020,60(1):1-8.

[2]Bansal,T.,Jakhetiya,V.,Singh,H.(2020).ASurveyReportOnNaturalLanguageQueryingSystem.MaterialsToday:Proceedings,23,171-174.

[3]Mallipeddi,V.P.,Shetty,U.V.,Vaddineni,R.(2020).AutomaticQueryGenerationusingNaturalLan