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目錄
語(yǔ)義解析
定義?
作用
語(yǔ)義解析的應(yīng)用場(chǎng)景
場(chǎng)景一:
場(chǎng)景二:
總結(jié)語(yǔ)義解析在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)
人機(jī)交互方面
數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)方面
語(yǔ)義解析和大模型的關(guān)系
正向關(guān)系
負(fù)向關(guān)系
語(yǔ)義解析技術(shù)
延伸閱讀
推薦語(yǔ):
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語(yǔ)義解析
定義?
語(yǔ)義解析(Semantic Parsing) 是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域一個(gè)非常基礎(chǔ)且重要的研究問(wèn)題。通俗來(lái)講,語(yǔ)義解析旨在讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理解自然語(yǔ)言,并將其翻譯成機(jī)器可執(zhí)行的、形式化的編程語(yǔ)言(比如 SQL語(yǔ)句) 。這樣一來(lái),用戶(hù)無(wú)需學(xué)習(xí)編程,通過(guò)描述就可以驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)生成代碼。鑒于語(yǔ)義解析潛在的商業(yè)應(yīng)用價(jià)值,近些年來(lái)以Text-to-SQL為代表的語(yǔ)義解析領(lǐng)域引起了很多國(guó)內(nèi)外研究者的研究興趣。
作用
語(yǔ)義解析技術(shù)可以提高人機(jī)交互的效率和準(zhǔn)確性,在自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)分析、智能客服、智能家居等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,語(yǔ)義解析能夠幫助企業(yè)更快速地從大量的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息,從而提高決策效率。
語(yǔ)義解析的應(yīng)用場(chǎng)景
場(chǎng)景一:
在一個(gè)繁忙的辦公室里,李經(jīng)理正在與他的團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行一項(xiàng)重要的項(xiàng)目。他們需要不斷地從公司的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取各種數(shù)據(jù)來(lái)支持他們的分析和決策。然而,團(tuán)隊(duì)成員們并非都是數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家,復(fù)雜的SQL查詢(xún)語(yǔ)句常常讓他們感到困惑和效率低下。
在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻,李經(jīng)理決定引入NL2SQL技術(shù),為團(tuán)隊(duì)帶來(lái)一種全新的數(shù)據(jù)交互體驗(yàn)。
NL2SQL(自然語(yǔ)言到SQL)技術(shù)允許用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言描述他們想要查詢(xún)的數(shù)據(jù),然后自動(dòng)將這些描述轉(zhuǎn)化為SQL查詢(xún)語(yǔ)句。這對(duì)于非數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的福音,因?yàn)樗司帉?xiě)復(fù)雜SQL語(yǔ)句的需要。
李經(jīng)理的團(tuán)隊(duì)成員小王想查找去年銷(xiāo)售額超過(guò)100萬(wàn)的所有產(chǎn)品。在沒(méi)有NL2SQL之前,他可能需要花費(fèi)大量時(shí)間去編寫(xiě)SQL語(yǔ)句,或者請(qǐng)教數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家。但現(xiàn)在,他只需簡(jiǎn)單地對(duì)系統(tǒng)說(shuō):“請(qǐng)給我去年銷(xiāo)售額超過(guò)100萬(wàn)的所有產(chǎn)品?!?NL2SQL系統(tǒng)立即理解了他的需求,并將這個(gè)自然語(yǔ)言描述轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的SQL查詢(xún)語(yǔ)句,然后執(zhí)行查詢(xún)。
幾秒鐘后,小王就得到了他所需的數(shù)據(jù),這大大節(jié)省了他的時(shí)間和精力。他不再需要擔(dān)心SQL語(yǔ)句的語(yǔ)法和結(jié)構(gòu),也不再需要等待數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家的幫助。他可以專(zhuān)注于分析和決策,而不是糾結(jié)于數(shù)據(jù)提取的細(xì)節(jié)。
NL2SQL不僅提高了團(tuán)隊(duì)的效率,還增強(qiáng)了團(tuán)隊(duì)成員與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的交互體驗(yàn)。它使得數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)變得更加直觀、自然和高效,從而加速了項(xiàng)目的進(jìn)展并提高了決策的準(zhǔn)確性。李經(jīng)理對(duì)他的這個(gè)決定感到非常滿(mǎn)意,NL2SQL技術(shù)為他的團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的便利和價(jià)值。
場(chǎng)景二:
在一個(gè)繁忙的圖書(shū)館中,讀者們穿梭在書(shū)架間,努力尋找他們感興趣的書(shū)籍。圖書(shū)館管理員小楊則站在咨詢(xún)臺(tái)后面,不斷回答著讀者們關(guān)于書(shū)籍、作者和內(nèi)容的各種問(wèn)題。然而,隨著圖書(shū)館藏書(shū)量的不斷增加,她發(fā)現(xiàn)自己越來(lái)越難以迅速準(zhǔn)確地回答所有問(wèn)題。
在這個(gè)背景下,圖書(shū)館引入了KBQA(知識(shí)庫(kù)問(wèn)答)系統(tǒng),為讀者和管理員帶來(lái)了前所未有的便利。
KBQA系統(tǒng)允許用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn),并從圖書(shū)館的知識(shí)庫(kù)中自動(dòng)檢索相關(guān)信息來(lái)回答問(wèn)題。這個(gè)知識(shí)庫(kù)包含了圖書(shū)館所有書(shū)籍的詳細(xì)信息,包括作者、出版日期、內(nèi)容摘要等。
一天,一位讀者走到咨詢(xún)臺(tái),詢(xún)問(wèn):“請(qǐng)問(wèn)有沒(méi)有關(guān)于人工智能的最近出版的書(shū)籍?”在KBQA系統(tǒng)之前,小楊可能需要在圖書(shū)館目錄中進(jìn)行繁瑣的搜索,或者讓讀者自己去查找。但現(xiàn)在,她只需簡(jiǎn)單地將問(wèn)題輸入到KBQA系統(tǒng)中。
系統(tǒng)立即理解了問(wèn)題,并在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行了快速檢索。檢索內(nèi)容是所有具有人工智能屬性的書(shū)籍的信息。幾秒鐘后,它返回了幾本最近出版的人工智能相關(guān)書(shū)籍的信息,包括書(shū)名、作者和出版日期。小楊將這些信息展示給讀者,讀者非常滿(mǎn)意地離開(kāi)了咨詢(xún)臺(tái)。
KBQA系統(tǒng)的引入不僅提高了圖書(shū)館服務(wù)的質(zhì)量和效率,還增強(qiáng)了讀者與圖書(shū)館之間的交互體驗(yàn)。讀者們可以更加輕松地找到他們感興趣的信息,而管理員也能更高效地回答讀者的問(wèn)題。這種自然、直觀和高效的人機(jī)交互方式,使得圖書(shū)館成為了一個(gè)更加便捷、智能的學(xué)習(xí)和交流場(chǎng)所。
總結(jié)語(yǔ)義解析在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)點(diǎn)
人機(jī)交互方面
從上述兩個(gè)場(chǎng)景中,我們可以明顯看到語(yǔ)義解析在人機(jī)交互中的巨大價(jià)值。
無(wú)論是NL2SQL還是KBQA,它們的核心都在于對(duì)用戶(hù)輸入的自然語(yǔ)言進(jìn)行深入的語(yǔ)義理解,并將其轉(zhuǎn)化為機(jī)器可執(zhí)行的指令或查詢(xún)。
這種轉(zhuǎn)化能力不僅打破了用戶(hù)與復(fù)雜數(shù)據(jù)庫(kù)或知識(shí)庫(kù)之間的障礙,讓非專(zhuān)業(yè)用戶(hù)也能輕松進(jìn)行高級(jí)的數(shù)據(jù)操作或信息查詢(xún),還大大提高了交互的效率和準(zhǔn)確性。更重要的是,語(yǔ)義解析技術(shù)使得機(jī)器能夠更智能地響應(yīng)用戶(hù)需求,為用戶(hù)提供更加個(gè)性化、精準(zhǔn)的服務(wù),從而增強(qiáng)了用戶(hù)的使用體驗(yàn)和滿(mǎn)意度。
因此,語(yǔ)義解析不僅是實(shí)現(xiàn)自然、高效人機(jī)交互的關(guān)鍵,也是推動(dòng)信息化社會(huì)向更高層次發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力之一。
數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)方面
通過(guò)自然語(yǔ)言查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)的意義在于提高效率和便捷性。
隨著技術(shù)的發(fā)展,知識(shí)存儲(chǔ)方式也在不斷演進(jìn),其中結(jié)構(gòu)化和參數(shù)化是兩種主要的存儲(chǔ)方式。
隨著大模型運(yùn)動(dòng)的愈演愈烈,參數(shù)化存儲(chǔ)可以將知識(shí)融入模型中,使得在輸入時(shí)能夠進(jìn)行編碼表示,這種方式有望逐漸取代傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜。然而,即使機(jī)器學(xué)習(xí)模型將來(lái)達(dá)到與人類(lèi)相當(dāng)?shù)乃?#xff0c;數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)仍然是必不可少的。因?yàn)橹R(shí)圖譜可能會(huì)演變成一種適合機(jī)器使用的機(jī)器詞典,而不是現(xiàn)在我們所熟知的樣子。所以參數(shù)化存儲(chǔ)方式并不能完全替代結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方式,也就是未來(lái)還是需要以數(shù)據(jù)庫(kù)為代表的結(jié)構(gòu)化知識(shí)存儲(chǔ)方式。人要訪(fǎng)問(wèn)這些結(jié)構(gòu)化知識(shí),最為便捷的方式是通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行查詢(xún)。
通過(guò)自然語(yǔ)言查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù),用戶(hù)可以以更加直觀和高效的方式與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互。相比于傳統(tǒng)的查詢(xún)語(yǔ)言,自然語(yǔ)言更加符合人類(lèi)的思維習(xí)慣,使得非專(zhuān)業(yè)人士也能夠輕松地從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取信息。這種交互方式的改進(jìn)可以極大地提高工作效率,減少學(xué)習(xí)成本,并推動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)的廣泛應(yīng)用。
通過(guò)自然語(yǔ)言查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)的意義在于適應(yīng)知識(shí)存儲(chǔ)方式的變革,提高工作效率和便捷性,推動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。同時(shí),語(yǔ)義解析技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用也為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了有力的支持。
語(yǔ)義解析和大模型的關(guān)系
大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型和語(yǔ)義解析技術(shù)就像是人工智能領(lǐng)域的兩位超級(jí)英雄,它們各自有著獨(dú)特的超能力,但當(dāng)它們聯(lián)手時(shí),就能創(chuàng)造出更強(qiáng)大的力量。
正向關(guān)系
大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,比如我們熟知的ChatGPT,就像是一個(gè)語(yǔ)言天才。它經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練,能夠理解和生成各種復(fù)雜的文本。舉個(gè)例子,如果你讓它寫(xiě)一篇關(guān)于“環(huán)保知識(shí)”的文章,它能夠輕松地為你生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容豐富的文稿?;蛘?#xff0c;當(dāng)你感到孤單時(shí),它可以陪你聊天,為你提供情感上的支持。它的優(yōu)勢(shì)在于能夠處理各種自然語(yǔ)言任務(wù),就像一個(gè)全能選手一樣。
然而,即使是全能選手也有它的局限性。
負(fù)向關(guān)系
當(dāng)面對(duì)大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí),比如數(shù)據(jù)庫(kù)里的信息,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型就顯得有些力不從心了。
例如,假設(shè)你是一家電商公司的客服機(jī)器人,用戶(hù)想查詢(xún)“過(guò)去一年內(nèi),銷(xiāo)量最高的商品是什么?”。對(duì)于大模型而言,要回答此問(wèn)題需要將整個(gè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)庫(kù)作為輸入,這顯然是不現(xiàn)實(shí)的。此時(shí),形式化語(yǔ)言作為與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交互的媒介變得尤為重要。通過(guò)語(yǔ)義解析技術(shù),我們可以將用戶(hù)的自然語(yǔ)言查詢(xún)轉(zhuǎn)化為SQL查詢(xún)語(yǔ)句:“SELECT Product FROM SalesData ORDER BY QuantitySold DESC LIMIT 1”,從而直接對(duì)接數(shù)據(jù)庫(kù),獲取所需信息。
此外,大模型的輸出內(nèi)容具有不可預(yù)測(cè)性。
由于是生成式的模型,它們可能會(huì)在某些情況下產(chǎn)生不合理或不準(zhǔn)確的內(nèi)容。
比如,當(dāng)用戶(hù)詢(xún)問(wèn)“太陽(yáng)是從哪個(gè)方向升起的?”時(shí),大模型可能會(huì)因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中的某些偏差或模型本身的隨機(jī)性,產(chǎn)生“太陽(yáng)從西方升起”的錯(cuò)誤回答。而基于語(yǔ)義解析的方法由于依賴(lài)準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)(例如知識(shí)圖譜中保存著太陽(yáng)的一個(gè)屬性是從東方升起),因此更傾向于給出確定的、基于知識(shí)的答案。
還有另一個(gè)例子是關(guān)于知識(shí)更新的。
假設(shè)你是一位科研人員,昨天有一個(gè)重大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)被公布,而今天你就想了解這個(gè)發(fā)現(xiàn)的具體內(nèi)容。對(duì)于大模型來(lái)說(shuō),除非這個(gè)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被加入到其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中并重新訓(xùn)練了模型,否則它無(wú)法提供這一最新信息。但對(duì)于基于語(yǔ)義解析和數(shù)據(jù)庫(kù)的方法,只需簡(jiǎn)單地更新數(shù)據(jù)庫(kù)即可。這就像是你直接查閱最新的科研論文一樣方便。
語(yǔ)義解析技術(shù)
這時(shí)候,就需要另一位超級(jí)英雄——語(yǔ)義解析技術(shù)閃亮登場(chǎng)了。
語(yǔ)義解析技術(shù)就像是一個(gè)精準(zhǔn)的翻譯官,它能夠?qū)⒆匀徽Z(yǔ)言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解的語(yǔ)言。
比如,在智能家居系統(tǒng)中,你可以通過(guò)語(yǔ)音命令控制家里的燈光、音樂(lè)等設(shè)備。當(dāng)你說(shuō)“打開(kāi)客廳的燈”時(shí),語(yǔ)義解析技術(shù)會(huì)將你的語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解的指令,從而實(shí)現(xiàn)燈光的控制。它的優(yōu)勢(shì)在于能夠精確理解用戶(hù)的意圖,并提供可靠的答案。
這兩位超級(jí)英雄的結(jié)合,就像是一場(chǎng)完美的舞蹈。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型提供了強(qiáng)大的語(yǔ)言生成和理解能力,而語(yǔ)義解析技術(shù)則為特定任務(wù)提供了精確的支持。它們的互補(bǔ)關(guān)系使得人工智能能夠更好地理解和回應(yīng)人類(lèi)的需求,為我們的生活帶來(lái)更多的便利和樂(lè)趣。
所以,不要小看傳統(tǒng)的語(yǔ)義解析技術(shù)哦!在這個(gè)大模型的時(shí)代,它依然發(fā)揮著不可替代的作用。只有當(dāng)我們充分利用兩者的優(yōu)勢(shì),才能實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的自然語(yǔ)言處理體驗(yàn)!
延伸閱讀
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語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn)
易顯維,寧星星 著
領(lǐng)域?qū)<衣?lián)袂推薦
語(yǔ)義解析大賽獲獎(jiǎng)?wù)咦珜?xiě)
滿(mǎn)足工業(yè)級(jí)應(yīng)用安全、精準(zhǔn)需求
彌合大模型的不足
推薦語(yǔ):
語(yǔ)義解析技術(shù)能解決大模型無(wú)法保證輸出的形式語(yǔ)言可靠性和輸出答案真實(shí)性的問(wèn)題。本書(shū)由語(yǔ)義解析大賽獲獎(jiǎng)?wù)咦珜?xiě),通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí),讀者可以了解NLP的相關(guān)技術(shù),掌握自然語(yǔ)言生成SQL和知識(shí)圖譜問(wèn)答的實(shí)現(xiàn)方法。
剖析語(yǔ)義解析技術(shù)原理與實(shí)踐,涵蓋機(jī)器翻譯、模板填充、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、GNN、中間表達(dá)五大技術(shù)方向,并隨書(shū)提供案例代碼。
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