這篇文章主要講解了“什么是自然語言查詢”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“什么是自然語言查詢”吧！

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項目包括劍閣網(wǎng)站建設(shè)、劍閣網(wǎng)站制作、劍閣網(wǎng)頁制作以及劍閣網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，劍閣網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到劍閣省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

你們中有些人可能熟悉FactEngine(www.factengine.ai)。FactEngine是一項計劃，旨在徹底改變?nèi)藗儗?shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫查詢的看法。

這似乎是一個大膽的舉措，但是數(shù)據(jù)庫行業(yè)已經(jīng)陷入困境，有一段時間了，直到最近人們才要求更多并得到它。

從1990年代初開始，我就記得人們嘗試自然語言查詢作為使普通人更容易訪問數(shù)據(jù)庫的一種方式。在那些日子里，結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)風(fēng)行一時，他們使用的關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)在這個行業(yè)占據(jù)了統(tǒng)治地位。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫的主要問題是SQL編寫起來很冗長，而反向工程很費時。也就是說，如果您有一個未編寫的SQL查詢，則有時很難弄清它的含義。

例如，SQL中的上述查詢?nèi)缦滤荆?/p>

SELECT [Lecturer].FirstName,[Lecturer].LastName,[School].SchoolName,[Faculty].FacultyName,[TimetableBooking].LecturerId,[TimetableBooking].Semester,[TimetableBooking].WeekDay,[TimetableBooking].PeriodNr,[TimetableBooking].RoomRoomNr,[Lecturer].EmailAddress,[TimetableBooking].ClassId FROM Lecturer, School, Faculty, TimetableBooking, Room, Position, Timeslot WHERE Lecturer.SchoolId = School.SchoolId AND School.FacultyId = Faculty.FacultyId AND TimetableBooking.FacultyId = Faculty.FacultyId AND TimetableBooking.RoomRoomNr = Room.RoomRoomNr AND Lecturer.PositionId = Position.PositionId AND TimetableBooking.Semester = Timeslot.Semester AND TimetableBooking.WeekDay = Timeslot.WeekDay AND TimetableBooking.PeriodNr = Timeslot.PeriodNr AND Room.RoomName = ‘A1’

我知道，對吧?那是什么意思

因此，長期以來，人們一直在尋找以自然語言查詢數(shù)據(jù)庫的方法，以使他們的生活更輕松。

所謂的圖數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)的部分原因是，查詢語言更自然地適應(yīng)了所說實體之間的謂詞。這更側(cè)重于自然語言。例如，如果某人是我們數(shù)據(jù)庫中其他人的朋友，我們可能會編寫一個類似*的圖形查詢：

MATCH (p1:person)-[:FRIEND-WITH]-(p2:person) WHERE p1.name = "Jack" RETURN p2.name

我知道，對吧?所有的點和虛線，大寫字母，冒號表示什么。

使用FactEngine，您只需編寫：

> A simple natural language query. Image by author.

FactEngine的優(yōu)點在于，使用基礎(chǔ)語言體系結(jié)構(gòu)(受控自然語言)，無論您是在圖形數(shù)據(jù)庫還是關(guān)系數(shù)據(jù)庫上運行都無關(guān)緊要。

在較早的文章中，我解釋了為什么任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫都可以視為圖形數(shù)據(jù)庫，并且所有數(shù)據(jù)庫都是多模型酒吧，他們認(rèn)為有所不同。用外行的話來說，意味著可以使用自然語言來查詢?nèi)魏螖?shù)據(jù)庫，即使它們是受控的。任何數(shù)據(jù)庫也可以作為圖數(shù)據(jù)庫查詢。

原因是數(shù)據(jù)庫的主要兩種類型(圖形數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫)在概念上是同構(gòu)的。從外行的角度來說，這意味著可以在概念上將它們視為相同。

但是，讓我們回到自然語言查詢和受控自然語言。

什么是受控自然語言?

顧名思義，受控自然語言是一種自然語言語法，具有一定程度的控制權(quán)，可控制您所說的內(nèi)容和怎么說的方式。足夠優(yōu)雅的受控自然語言將看起來像香草自然語言，因為它的核心當(dāng)然是自然語言。

FactEngine控制的自然語言之所以有效，是因為它與其他語言同構(gòu)。

就是說……您不必?fù)?dān)心是在關(guān)系數(shù)據(jù)庫還是專用圖數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行操作……您所需要知道的是，所有數(shù)據(jù)庫都可以視為一種圖數(shù)據(jù)庫。這樣，您可以在任何數(shù)據(jù)庫上使用一種語言。

FactEngine之旅

自然語言查詢以前曾被譽為"蛇油"。

這樣做的原因是，大多數(shù)對自然語言查詢(NLQ)的嘗試都依靠某種形式的推理將自然語言映射到查詢語言和數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，而不是始終保證期望結(jié)果的純算法方法。

通常用于NLQ的推理引擎依賴于消除自然語言句子的歧義，就像人類的大腦消除復(fù)雜的，有時是模棱兩可的句子的歧義一樣。在這方面，NLQ推理引擎具有與誤解自然語言的方式相同的錯誤解釋自然語言查詢的潛力。

確實，如果您想象一個人工智能通用技術(shù)(AGI)像活著的任何人一樣聰明，那么您的人工智能就不會像該人那樣提供更好的歧義消除機(jī)會。這是查詢數(shù)據(jù)庫的問題，在該數(shù)據(jù)庫中您需要結(jié)構(gòu)正確的查詢的準(zhǔn)確答案。

受控的自然語言提供了解決方案，至少直到AGI可以提出問題以消除歧義不清的句子并自行解決查詢?yōu)橹埂＜词谷绱?，即使AGI做到了……AGI還能解析查詢嗎?答案必須是某種結(jié)構(gòu)化查詢，也可能首先是受控自然語言查詢。

因此，要想達(dá)到FactEngine的今天水平，F(xiàn)actEngine需要一個基礎(chǔ)架構(gòu)，該架構(gòu)允許構(gòu)建受控的自然語言查詢。

我以前的公司Viev在開發(fā)波士頓概念建模工具方面朝著這個目標(biāo)努力了11年，該工具可以幫助用戶開發(fā)包含自然語言構(gòu)造并使用對象角色建模作為模型開發(fā)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)模型。

但是FactEngine還需要一個理由。除了自然語言概念查詢的明顯優(yōu)勢之外，推動市場發(fā)展的是市場上現(xiàn)有技術(shù)的狀態(tài)。

就易讀性而言，圖形查詢是從SQL躍遷而來的，為了達(dá)到自然語言查詢使今天的圖形查詢語言與之相比顯得原始的程度，我們需要在另一個層次上突破性技術(shù)。

作者第一次看到數(shù)據(jù)庫Grakn的查詢語言時，便是FactEngine的主要動力。典型的Grakn查詢?nèi)缦滤荆?/p>

match $p isa person; i$ isa issue; $auth2($i, $p) isa authorship; $r isa repostitory; cr$($is,$r) isa contains; $m isa milestone; $cm($i,$m) isa contains; $p2 isa person; $p != $p2; $ass($i,$p2$) isa assignment; $comm isa comment; $t ($i, $comm) isa thread; $p3 isa person; $p2 != $p3; $auth3 ($comm, $p3) isa authorship; $i2 isa issue; $dep ($i,$i2) isa dependency; limit 5; offset 0; get;

我知道，對吧?那是什么意思

Grakn將此稱為"高級查詢語言"。足夠說了……FactEngine中的相同查詢?nèi)缦滤荆?/p>

> Image by author.

也就是說，Grakn通過將其他語言貶義為原始語言來提出挑戰(zhàn)，因此接受了這一挑戰(zhàn)以明確高級查詢語言的外觀。

自然語言查詢有什么好處?

受控自然語言查詢提供了與可比較的SQL和圖形查詢相同的實用程序，并且它是使軟件實際上首先幫助您編寫查詢的實用程序，這是真正的好處。

以下是幫助人們在FactEngine中編寫自然語言查詢的軟件的快照：

> FactEngine assisting to write a database query. Image by author.

在人工智能時代，易于編寫查詢已成為熱門話題。人們期望從他們的數(shù)據(jù)庫和隨附的查詢語言中獲得更多。人們并不期望成為信息技術(shù)專家才能從數(shù)據(jù)庫中獲得結(jié)果。提供自然語言查詢允許面向客戶的應(yīng)用程序?qū)⒅苯硬樵償?shù)據(jù)庫的工具置于客戶手中，而不必將工作交給更多的技術(shù)人員。

確實，如果您查看現(xiàn)存的SQL和圖形數(shù)據(jù)庫技術(shù)，它幾乎就像是旨在使生活變得困難并且限制具有技術(shù)頭腦的人員的訪問。這浪費時間和資源。數(shù)據(jù)和技術(shù)的民主化主要是通過使日常人們更容易使用來擴(kuò)展技術(shù)市場。

另一個好處是自然語言很容易被人閱讀。編寫后，自然語言查詢可以輕松地與其他人共享，他們將在閱讀后立即知道該查詢的用途。

技術(shù)性

現(xiàn)存的查詢語言(例如SQL)和當(dāng)前的圖形查詢語言(FactEngine知識語言除外)來自于一切都太困難的時代。這種想法是很難將''(空格)字符視為字符，因此我們將使用MATCH(p1：person)-[：FRIEND-WITH]-(p2：person)代替WHICH  Person是WHICH Person 2的朋友?；蛘?，很難讓計算機(jī)為實體分配其自己的差異變量，因此我們最終得到了$ p3 isa person。$ p2!=  $ p3;而不是人3不是人2。

雖然讓事情變得困難并且沒有計算機(jī)來為您完成工作可能會使技術(shù)專家繼續(xù)工作，但這并不是完全有幫助或以客戶為中心。它還嘲笑了人們對藝術(shù)的感知和優(yōu)雅。

讓計算機(jī)為您完成艱苦的工作也需要時間，因此，將產(chǎn)品推向市場會給客戶帶來缺乏技巧的解決方案。

因此，F(xiàn)actEngine進(jìn)行了13年的對象角色建模軟件研究和開發(fā)，并進(jìn)行了30多年的對象角色建模和基于事實的建模研究。

基于事實的建模認(rèn)為自然語言(包括空格和短語)都是數(shù)據(jù)庫概念建模問題的一部分。

典型的對象角色模型如下所示：

> An Object-Role Model. Image by author.

用于對象角色建模(ORM)的軟件很難編寫，這就是為什么您在市場上沒有太多ORM軟件的原因?；谑聦嵉慕?FBM)可以說相同。

但是，一旦有了合適的ORM /  FBM軟件，就有可能實現(xiàn)非凡的成就。例如，很容易將模型可視化為關(guān)系數(shù)據(jù)庫的實體關(guān)系圖(ERD)或圖形數(shù)據(jù)庫的屬性圖模式(PGS)。

因此，從技術(shù)上來說，您需要一個合適的基于事實建模的元模型，然后您就可以開始了。涉及的更多，但這是專有的。

不用說您的客戶不必?fù)?dān)心他們是在圖形數(shù)據(jù)庫還是在關(guān)系數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行操作，他們需要關(guān)心的就是能夠簡單，輕松地在該數(shù)據(jù)庫上編寫查詢。

我們在哪

FactEngine是一種新型的商業(yè)數(shù)據(jù)庫查詢語言技術(shù)。對于直接到SQL的1：1映射，該技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟并且在不斷發(fā)展。圖形查詢語言(例如Neo4j)具有SQL  O / JDBC驅(qū)動程序，因此通過SQL和圖形數(shù)據(jù)庫進(jìn)行概念驗證是既成事實。

世界其他地方在哪里?好吧……我們知道一個，這就是FactEngine誕生的原因;)

鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

感謝各位的閱讀，以上就是“什么是自然語言查詢”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對什么是自然語言查詢這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！