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龙图腾网获悉粤港澳国际供应链(广州)有限公司申请的专利中文自然语言生成SQL语句及跨数据库查询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：CN115576984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211109934.X，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权中文自然语言生成SQL语句及跨数据库查询方法是由洪志权;蔡昆颖;于崇刚;庄士超;许文设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本中文自然语言生成SQL语句及跨数据库查询方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种中文自然语言生成SQL语句及跨数据库查询方法包括对自然语言语句进行预处理，获取短语片段并将短语片段划分成多个备选分段；若备选分段被符号包围，则将备选分段标记为值；然后，根据预设的词典，获取其余备选分段的同义词；将备选分段和同义词与预设的元数据数据库中的表注释、字段注释及标签元数据进行匹配，根据备选分段匹配到的表注释、字段注释或标签元数据，获取数据库名并将备选分段和同义词标记为表名、字段名或值，然后，生成一个新的字符串；通过对字符串编码解码，结合所述值，根据SQL语法规则生成SQL。本发明可以提高SQL语句在应用与对应的领域中进行深入查询时的准确性，减少出现查询结果与用户查询的真实意图不符的情况。

本发明授权中文自然语言生成SQL语句及跨数据库查询方法在权利要求书中公布了：1.一种中文自然语言生成SQL语句方法，其特征在于：包括以下步骤： S101，对自然语言语句进行预处理，获取所述自然语言语句包含的短语片段； S102，将所述短语片段划分成多个备选分段； S103，判断所述备选分段在所述预处理前是否被符号包围，若所述备选分段被符号包围，则将所述备选分段标记为值，所述值是元数据数据库的表的字段中对应的具体内容； S104，若所述备选分段不被符号包围，根据预设的词典，获取所述备选分段的同义词； S105，将所述备选分段和所述同义词与预设的元数据数据库中的表注释、字段注释及标签元数据进行匹配，其中，所述元数据数据库中包含有多个数据库的表注释、字段注释及标签元数据； S106，若所述备选分段和或所述同义词匹配到所述表注释，将所述备选分段标记为表名；若所述备选分段和或所述同义词匹配到所述字段注释，则将所述备选分段标记为字段名；若所述备选分段和或所述同义词匹配到所述标签元数据，则将所述备选分段标记为值；根据所述备选分段和所述同义词匹配到的表注释、字段注释或标签元数据，获取对应的数据库的数据库名； S107，将所述数据库名、表名和字段名以及自然语言语句形成一个新的字符串； S108，将所述字符串编码，生成向量； 所述编码包括以下步骤： 用微调参数的语言理解模型对所述字符串X和所述自然语言语句Q进行编码，获得隐藏层输出HX和HQ； 将所述HX和HQ输入双向长短期记忆网络，获得编码hX和hQ； 计算表编码向量v＝1，2，…，T，D＝{Di}，其中Di中i＝1,2，…，Δ：其中，所述D表示数据库集合，所述Di是第i个数据库，所述Δ是数据库集合中一共有Δ个数据库，所述是第i个数据库中的第v张表，所述T是第i个数据库中一共有T张表，所述是表在所述字符串X中的索引，所述是hX中对应索引的表的编码向量，所述是和零向量[000]组成的增广矩阵，f·是一个前馈层网络函数； 计算字段编码向量其中j＝1，2，…，Γ：其中，所述表示第i个数据库中的第v张表中的第j个字段，所述Γ是第i个数据库中的第v张表中一共有Γ个字段，所述是所述字符串X中字段的索引，是hX中对应索引的字段的编码向量，所述Ft、Ff和Fp是从所述元数据数据库中获取的特征向量； 根据所述表编码向量和所述字段编码向量，形成表编码向量增广矩阵： 计算所述表编码向量增广矩阵，形成数据库编码向量： 计算所述数据编码向量，形成数据库集合编码向量： 计算完整的编码向量：he＝[hQhD]； S109，将所述向量解码，根据SQL语法规则，结合所述值，生成SQL语句； 所述解码包括以下步骤： 获取解码器神经网络的第x个时间步，其隐藏层状态sx，其中s1＝he，第hh∈[1,2,…,H]个注意力头； 计算比较函数：其中所述hy是所述编码向量he中的第y列向量，所述n是所述编码向量he中的列数，所述是参数矩阵，所述中的T表示对转置； 计算权重指数： 计算第x层第h个注意力头的输出：其中，所述|Q|是对自然语言语句Q作为字符串取模，所述|D|是对数据库集合D取模； 计算第x个时间步的注意力头输出： 计算从所述词典V中选取的生成器概率：其中Ws、Wy和b是可学习的参数； 计算从所述词典V中选取词汇v的概率分布： 其中，所述vy表示所述词典中第y个词汇，所述y：vy＝v表示当满足vy＝v条件时，对进行求和，所述PVv是所述词典中所有单词的LSTMsoftmax概率分布； 选择使得Pxv最大的词汇： 按SQL语法规则，结合所述值，组装SQL。

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