Effective and explainable mechanisms for natural language interface in databases

Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemlerinde yapısal şekilde depolanan veriye erişmek ve görüntülemek için sıkça kullanılan bir araçtır, ancak SQL'in temelinde var olan karmaşıklıklar, sorgularını doğal dil sorgusu olarak ifade edebilen sıradan kullanıcılar için engeller oluşturmaktadır. Biz bu engelleri aşmak için iki farklı çözüm öneriyoruz; açıklanabilir yapay zeka arayüzüne sahip bir Veritabanına Doğal Dil Arayüzü (NLIDB) boru hattı ve anlamsal arama stratejisi. İlk çözüm verilen doğal dil sorgusu SQL'e çevirmek için bir anahtar kelime eşleyici ile beraber SQL çevirme algoritmaları kullanan bir NLIDB boru hattı sunmaktadır. Önerilen boru hattı kullanıcıya açıklanabilir yapay zeka arayüzü ile sunulmakta, böylece kullanıcı, oluşturulan sorguyu anlamlandırabilmektedir. Yaklaşımımız iki son teknoloji sistemle karşılaştırılmıştır; NALIR+ ve Pipeline+. Yaklaşımımız imdb, scholar ve yelp veri kümelerinde sırasıyla tek tablo içeren SELECT-JOIN sorguları için \%88.9, \%100 ve \%60.0 ve çoklu tablo içeren SELECT-JOIN sorguları için \%68.6, \%87.0 and \%83.6 çeviri doğruluğuna erişerek NALIR+'yı geride bırakmaktadır. Yaklaşımımız imdb ve scholar veri kümesinde Pipeline+'dan daha iyi fakat Pipeline+ yelp veri kümesinde biraz daha iyi bir performans göstermektedir. İkinci çözüm bilgi çekme tabanlı yöntemler kullarak verilen sorgu için alakalı olan veritabanı satırlarını çeken bir anlamsal arama yaklaşımı önermektedir. Önerilen yaklaşım, her bir satır ve değerin düğümlerle, bu satır ve değerler arasındaki ilişkinin de kenarlarla temsil edildiği bir çizge kullanmaktadır. Sorgu ve veritabanı satırları Çizge Evrişimsel Ağlar kullanılarak vektör temsillerine dönüştürülmektedir. Bu vektör temsilleri üzerinde bir benzerlik hesaplaması gerçekleştirilmekte ve veritabanı satırları sorgu ile alakalarına göre sıralanmaktadır. Bu benzerlik hesaplaması için kosinüs ben-zerliği kullanılmıştır. Yaklaşımımız Spider veri kümesinden college şeması ile test edilmiştir ve \%42.8 ilk-5 doğruluğu elde edilmiştir.