将自然语言转为机器可以理解的SQL语言，旨在拉近用户与结构化数据间的距离，实现人机交互体验升级。实现基本思路：
- 定义结构化
sql label训练数据- 采用
bert预训练模型 - 下游模型构建
pytorch编程- 模型训练
- 模型预测
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├── bert-base-chinese/ # pytorch使用的bert模型（哈工大）
├── train-datas/ # 存放数据文件 │ ├── train.jsonal # label好的训练数据 │ └── train_test.jsonal # 测试数据
├── result-model/ # 下游模型训练结果
├── doc/ # 存放文档 ├── src/ # 存放源代码 │ ├── utils.py # 存放通用工具函数 │ ├── model.py # 存放模型代码
│ ├── train.py # 模型训练代码
│ └── predict.py # 模型预测代码 ├── gaggle-bert-nl2sql # 在kaggle环境上运行的notebook ├── requirements.txt # 项目依赖的 Python 包列表 └── README.md # 项目说明文档
首先，明确算法输入为自然语言，算法输出为结构化sql。大体如下图所示：
从上图可知，需要明确输出，因此需要定义标准结构的sql。sql关键信息包含表名(table_name)、查询列(sel_col)、聚合操作(agg)、条件（cond)，其中条件又包含条件列(cond_col)、条件操作符(cond_op)、条件值(cond_value)以及连接操作符(conn_op)。本方案sql定义如下：
如果采用json格式输出，则输出结果如下：
上图，观察"agg":[5]会发现该结构存在问题，agg聚会操作应该需要能够表示出两部分信息，分别为聚会函数（AVG、MIN等）和聚合列。但是"agg":[5]只能表示出聚合函数，并无法表示出聚合列。同时观察"sel_col":["fee"]、"conds": [["date", 2, "2024"],["companyName", 2, "分公司A"]]出现了列名fee、date、companyName不利于算法训练。因此为解决上述问题，需要对表中所有的列进行编码，以便利用编码后的索引，本方案采用简单的编码方式如下图所示：
已对表中的所有列进行编码，若要使用其列编号，则agg需要显示所有列的聚合函数。解决上述问题后，尚存在一个问题，即如何对条件列表进行编码，该问题要关注的重点有两个，（1）条件的数量如何确定，（2）条件列可重复出现。
因为每个question解析成对应的sql对应的cond数量各异，为了方便编码，采用最大值，默认cond数量最大不超过question长度，由此可进行编码。条件列采用亦是采用最大question长度进行编码，因此即使重复出现，编码后亦可体现出来。
假设question最大长度为16，最终输出结果如下所示：
上图可见，agg的长度为6，即tabel column的长度，agg的值表示要进行的聚合操作，cond_*的长度为question的最大长度，cond_cols的值表示条件列，如0表示date这一列，6则表示不存在的列，即这个cond不存在。cond_ops和cond_vals也是这个编码逻辑。
从最终的输出可以看出，本方法对NL2SQL问题的处理方案采用的是解决多分类问题。
在已经确定算法输入输出的前提下，可以进行标签数据收集。标签数据是指在监督学习中用于训练和评估模型的一组已知输出。在监督学习任务中，我们训练模型来学习输入数据和相应输出标签之间的映射关系。这个映射关系用于模型对新的、之前未见过的输入数据进行预测。
由结构化SQL可知需要收集的标签数据有两部分：（1）表及其所有需训练的列 （2）问题及对应的结构化SQL
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表及其所有需训练的列 需要收集希望被训练及预测的表及其列，并对列进行编码。如下所示：
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问题及对应的结构化
SQL若使用json格式的训练数据，最终效果如下：{ "question": "2024年分公司A的合同总额", "table_id": "contract", "sql": { "sel_col": ["fee"], "agg": [[5,"fee"]], "limit": 0, "orderby": [], "asc_desc": 0, "conn_op": 1, "conds": [ ["date", 2, "2024"], ["companyName", 2, "分公司A"] ] }, "keywords": { "sel_cols": ["总额"], "values": ["2024", "分公司A"] } }由结构化
SQL可知，上述训练数据还不能直接用于训练，需要进行编码转换，最终：{ "question": "2024年分公司A的合同总额", "table_id": "contract", "sql": { "agg": [6, 6, 6, 6, 6, 5], "limit": 0, "orderby": [], "asc_desc": 0, "conn_op": 1, "cond_cols": [0, 2, 6, 6, 6, 6 , 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6], #6表示不存在的列 "cond_ops": [2, 2, 7, 7, 7, 7 , 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7], "cond_vals": [1,1,1,1,0,2,2,2,0,0,0,0,0,0,0,0] }, "keywords": { "sel_cols": ["总额"], "values": ["2024", "分公司A"] } }
解决自然语言转结构化SQL问题涉及到自然语言识别(NLP)，同时考虑到label数据数据量小的问题，采用已经预训练好的模型bert作为本算法的上游模型，然后本算法模型在bert模型的基础上搭建下游模型，该下游模型主要处理的问题是结构化SQL中所分析出来的多分类问题
由结构化SQL可知，下游模型需要处理的是多分类问题，主要需要训练的内容是**agg聚合操作、conn_op连接符、cond_op条件操作符、cond_vals条件操作值**。主要存在的问题是查询列、条件数量是不固定的，由于已经对列进行的确定的编码，因此查询列、条件数量的最大值是确定的。因此**agg、conn_op、cond_col、cond_op、cond_vals会对所有列进行分类训练**。
将模型拆分成两部分，第一部分训练&预测agg和conn_op，第二部分训练&预测conds，整体结构如下图所示：
模型A负责训练agg、conn_op和cond_ops。因为采用bert作为上游训练模型，bert的输入要求一个tokenization。需要将question和table column按顺序拼接成一个tokenization作为bert模型的输入。
模型A的架构如下：
模型B负责训练cond_vals，架构如下：
pytorch框架已对bert模型做了很好的封装。本方案采用pytorch进行算法编程。