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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种注入最优模式项和历史交互信息的SQL生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117033423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311004567.1，技术领域涉及：G06F16/2452；该发明授权一种注入最优模式项和历史交互信息的SQL生成方法是由雷思情;桑楠;李贞昊;唐思佳设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种注入最优模式项和历史交互信息的SQL生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种注入最优模式项和历史交互信息的SQL生成方法，应用于自然语言处理的语义解析领域，针对现有技术难以解决跨领域的复杂中文自然语言生成结构化语言SQL的实际商业智能场景应用的问题；本发明通过预筛选的交叉编码器将与中文自然语言查询相关性较大的最优模式项注入到模型中；然后，使用用户的历史查询简化分步用户的复杂查询；最后，提出了完整的SQL结构预测模型，从根节点root开始以深度优先顺序生成结点序列，融合上一时刻的特征、父结点特征、上下文特征、结点类型特征，最大化自然语言问题所对应正确SQL语句的概率值，生成SQL抽象语法树，再按深度遍历SQL语法树，生成最终的SQL语句。

本发明授权一种注入最优模式项和历史交互信息的SQL生成方法在权利要求书中公布了：1.一种注入最优模式项和历史交互信息的SQL生成方法，其特征在于，包括： S1、预筛选交叉编码器，根据输入的自然语言查询和相应的数据库模式项，计算出与自然语言查询最相关的模式项；步骤S1具体包括： S11、对输入的自然语言查询中的数值项进行规范化处理，对数据库模式项采用语义名称进行替换； S12、将经步骤S11处理后的自然语言查询和数据库模式项进行拼接后输入跨语言预训练模型，得到被分词的模式项的隐藏状态的编码表示； 将被分词的模式项的隐藏状态的编码表示采用BiLSTM进行池化，将每个模式项表示为一个整体嵌入，池化处理后的结果输入一层非线性的全连接层，得到表嵌入，列嵌入； S13、通过堆叠多头缩放点积注意层将列嵌入信息注入到表嵌入中，并增加一个特征融合层得到列嵌入信息增强的表嵌入； S14、采用两个不同的多层感知机模块对列嵌入和增强的表嵌入分别进行分类任务，计算出自然语言对不同的列和表的相关概率；根据自然语言对不同的列和表的相关概率筛选概率最高的k1个表以及k2个概率最相关的列，得到最优的模式项； S2、融入历史交互信息的SQL编码模块，根据预筛选交叉编码器输出的最优模式项和用户的历史交互信息，构建自然语言与历史查询的交互图，并对得到的交互图进行编码；步骤S2具体包括： S21、根据优模式项和历史查询得到自然语言和数据库模式项的初始编码向量； S22、将自然语言和数据库模式被处理为节点，自然语言查询和数据库模式项之间的链接或关系处理为边，构建的初步交互图； S23、通过拼接交互图中所有边的特征，设置键关系和值关系 S24、将经步骤S23处理的异构图按照关系图注意力变换器进行编码，得到最终的关系编码Xencode； S3、基于SQL结构预测模型对步骤S2的编码结果进行解码；步骤S3具体包括以下分步骤： S31、从根节点root开始以深度优先顺序生成结点序列，若生成的节点是非叶子节点时，则执行步骤S32，若生成的节点为叶子节点，则执行步骤S33； S32、将非叶子节点扩展为语法规则： Probat＝APPLYRULE[R]|apre,Xencode＝softmaxght 其中，g.是一个以Tanh作为激活函数的2层多层感知机模块，APPLYRULE表示应用语法规则，apre表示之前的所有预测行为序列，ht是LSTM在第t步的输出，at表示当前节点的嵌入表示； S33、从数据库模式中选择出一个表名或是列名分别成为SELECTTABLE和SELECTCOLUMN，公式为相同的计算：λj为权重向量，是表的嵌入表示 S34、当所有分支都最终以[END]结束时，生成SQL抽象语法树；然后通过LSTM网络对SQL抽象语法树进行解码。

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