F O R E W O R D
序隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們需要從自然語(yǔ)言中獲取更多的信息，這使得語(yǔ)義解析技術(shù)變得越來(lái)越重要。語(yǔ)義解析是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，它可以將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成機(jī)器能理解的形式，從而實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)之間的有效交互。語(yǔ)義解析技術(shù)的應(yīng)用涵蓋了智能問(wèn)答、智能客服、數(shù)據(jù)分析等多個(gè)領(lǐng)域，是未來(lái)人工智能發(fā)展的重要方向之一。
在學(xué)術(shù)界，語(yǔ)義解析技術(shù)已經(jīng)成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向之一。從最早的基于規(guī)則的方法到現(xiàn)在的基于深度學(xué)習(xí)的方法，學(xué)術(shù)界在語(yǔ)義解析技術(shù)的研究方面做出了很多重要的貢獻(xiàn)。目前，知識(shí)圖譜問(wèn)答、自然語(yǔ)言生成SQL等領(lǐng)域都取得了一些重要的進(jìn)展，這些技術(shù)的不斷發(fā)展也促進(jìn)了語(yǔ)義解析技術(shù)的不斷完善。
與此同時(shí)，語(yǔ)義解析技術(shù)在工業(yè)界的應(yīng)用也日益廣泛，各種智能應(yīng)用都需要語(yǔ)義解析技術(shù)的支持。近年來(lái)，以微軟、阿里巴巴、百度等科技巨頭為代表的企業(yè)也加快了在語(yǔ)義解析技術(shù)領(lǐng)域的布局和研究。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步以及在金融、醫(yī)療、教育、電商等領(lǐng)域的不斷應(yīng)用，語(yǔ)義解析技術(shù)在工業(yè)界的應(yīng)用前景也將越來(lái)越廣闊。
相對(duì)于其他研究領(lǐng)域，語(yǔ)義解析技術(shù)相關(guān)的書(shū)籍卻很少，本書(shū)旨在填補(bǔ)這一空白。本書(shū)通過(guò)對(duì)多種語(yǔ)義解析技術(shù)的介紹和實(shí)際原型系統(tǒng)的構(gòu)建，幫助讀者掌握語(yǔ)義解析技術(shù)的核心原理和實(shí)際應(yīng)用方法，從而為工業(yè)實(shí)踐奠定基礎(chǔ)。本書(shū)的作者之一易顯維是一位在NLP算法競(jìng)賽和項(xiàng)目研發(fā)方面有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的專家，他將自己多年的思考和實(shí)踐融入書(shū)中，以期幫助更多的讀者掌握語(yǔ)義解析技術(shù)的精髓。本書(shū)不僅適合自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的技術(shù)從業(yè)者和研究人員參考，也適合對(duì)語(yǔ)義解析技術(shù)感興趣的學(xué)生和愛(ài)好者閱讀。
在這個(gè)充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的時(shí)代，語(yǔ)義解析技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛。相信本書(shū)將會(huì)成為語(yǔ)義解析技術(shù)領(lǐng)域的經(jīng)典之作，也將為更多探索語(yǔ)義解析技術(shù)的人們指出方向。
是為序。

蘇海波
百分點(diǎn)信息科技有限公司首席算法科學(xué)家 P R E F A C E
前言SQL是訪問(wèn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言，但需要深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)和SQL語(yǔ)言的語(yǔ)法才能編寫(xiě)出合適的SQL語(yǔ)句，這對(duì)非專業(yè)人士來(lái)說(shuō)十分困難。語(yǔ)義解析技術(shù)可以幫助人們更輕松地與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互，提高效率和準(zhǔn)確性。語(yǔ)義解析是NLP（自然語(yǔ)言處理）的一個(gè)重要領(lǐng)域，旨在將自然語(yǔ)言語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以理解的語(yǔ)言表示，如SQL查詢或知識(shí)圖譜查詢。NL2SQL和KBQA是語(yǔ)義解析的兩個(gè)子領(lǐng)域，分別旨在將自然語(yǔ)言問(wèn)題轉(zhuǎn)換為SQL查詢和知識(shí)圖譜查詢語(yǔ)句。然而，這些領(lǐng)域目前仍存在許多挑戰(zhàn)，例如自然語(yǔ)言中的歧義性和復(fù)雜性，以及跨語(yǔ)言和跨文化語(yǔ)義解析的難度。
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。
具體而言，一些使用語(yǔ)義解析技術(shù)的產(chǎn)品如下。
�r智能問(wèn)答系統(tǒng)，如小米的小愛(ài)同學(xué)。
�r智能客服系統(tǒng)，如騰訊企點(diǎn)客服機(jī)器人。
�r輿情分析系統(tǒng)，如微博的情緒分析和新浪的熱搜榜。
�r智能搜索引擎，如谷歌和百度的智能搜索引擎。
�r金融服務(wù)，如支付寶和招商銀行的智能客服。
語(yǔ)義解析領(lǐng)域目前仍存在許多挑戰(zhàn)，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界正在研究、探索各種新方法與技術(shù)，以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。
為什么寫(xiě)這本書(shū)
最近，多個(gè)大規(guī)模語(yǔ)言模型在生成自然語(yǔ)言文本方面有著驚人的表現(xiàn)，而ChatGPT是其典型應(yīng)用之一。ChatGPT被廣泛用于聊天機(jī)器人、智能問(wèn)答系統(tǒng)等文本生成領(lǐng)域，因其高質(zhì)量的生成文本而備受歡迎。
盡管大規(guī)模語(yǔ)言模型功能強(qiáng)大，但在語(yǔ)義解析方面還存在以下幾個(gè)問(wèn)題。
首先，由于大規(guī)模語(yǔ)言模型是概率模型，輸出時(shí)沒(méi)有與數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容進(jìn)行比對(duì)，可能會(huì)導(dǎo)致輸出結(jié)果存在事實(shí)性錯(cuò)誤。
其次，大規(guī)模語(yǔ)言模型對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)和知識(shí)圖譜的圖結(jié)構(gòu)沒(méi)有很好的建模方法，目前還沒(méi)有很好的辦法將復(fù)雜的圖結(jié)構(gòu)和表結(jié)構(gòu)輸入端到端的模型中。這些問(wèn)題都需要進(jìn)一步研究和解決。
本書(shū)則為這些問(wèn)題提供了解決思路。
筆者參與過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘、OCR、NL2SQL、KBQA、文本校對(duì)等技術(shù)的實(shí)踐，多次參加算法競(jìng)賽并獲獎(jiǎng)，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)和方法。這些經(jīng)歷讓筆者深刻認(rèn)識(shí)到，技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，而技術(shù)的發(fā)展需要有更多的人才來(lái)支撐。因此，筆者萌生了寫(xiě)一本書(shū)的想法，希望通過(guò)書(shū)籍的形式將自己沉淀的方法論傳播出去，影響更多的同行和學(xué)生，也讓更多非計(jì)算機(jī)專業(yè)的讀者在職業(yè)生涯上有更多的選擇。
筆者希望書(shū)中的內(nèi)容能夠促進(jìn)讀者在技術(shù)領(lǐng)域不斷探索和創(chuàng)新，讓“木葉飛舞之處，火亦生生不息”成為現(xiàn)實(shí)。
如何閱讀本書(shū)
本書(shū)共11章，系統(tǒng)介紹了語(yǔ)義解析的基礎(chǔ)知識(shí)、主流技術(shù)以及工程實(shí)踐。
第1章重點(diǎn)介紹智能問(wèn)答中的語(yǔ)義解析技術(shù)及其應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)學(xué)習(xí)本章，讀者可以掌握語(yǔ)義解析的基本概念、分類、常見(jiàn)技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)，以及智能問(wèn)答系統(tǒng)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用和市場(chǎng)前景。
第2章介紹機(jī)器翻譯技術(shù)在語(yǔ)義解析方面的應(yīng)用，詳細(xì)講解如何通過(guò)機(jī)器翻譯來(lái)完成智能問(wèn)答中的NL2SQL任務(wù)，并重點(diǎn)介紹生成模型T5在NL2SQL任務(wù)中的重要應(yīng)用。通過(guò)學(xué)習(xí)本章，讀者可以掌握T5模型的基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景以及T5模型的性能優(yōu)化。
第3章介紹模板填充法，重點(diǎn)介紹頗具代表性的基于X-SQL模型的方法的基本原理及在語(yǔ)義解析中的應(yīng)用、技術(shù)細(xì)節(jié)與適用場(chǎng)景。
第4章介紹如何通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)解決NL2SQL任務(wù)中的問(wèn)題，為NL2SQL任務(wù)的解決方案提供一種創(chuàng)新的思路。通過(guò)學(xué)習(xí)本章，讀者可以深入了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用，以及如何合理地設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)目標(biāo)來(lái)完成NL2SQL任務(wù)。
第5章介紹GNN在NL2SQL任務(wù)中的應(yīng)用，幫助讀者深入理解如何更好地表征數(shù)據(jù)庫(kù)表的語(yǔ)義。
第6章詳細(xì)介紹如何通過(guò)構(gòu)建“中間表達(dá)”來(lái)解決NL2SQL任務(wù)中的Mismatch難題，同時(shí)介紹難題的成因與影響。
第7章通過(guò)設(shè)計(jì)無(wú)嵌套的簡(jiǎn)單SQL查詢的完整示例，逐步講解NL2SQL任務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)和難點(diǎn)，以及如何評(píng)估語(yǔ)義解析模型的性能和效果。
第8章深入探討復(fù)雜場(chǎng)景下的NL2SQL任務(wù)，讀者將能夠掌握復(fù)雜場(chǎng)景下的語(yǔ)義解析模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化策略，以及如何評(píng)估和改進(jìn)相應(yīng)模型的性能與效果。
第9章介紹基于知識(shí)圖譜問(wèn)答（KBQA）的語(yǔ)義解析方法，即NL2SPARQL方法。通過(guò)學(xué)習(xí)本章，讀者將了解NL2SPARQL方法的基本原理和技術(shù)細(xì)節(jié)，掌握如何將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為SPARQL語(yǔ)言。
第10章介紹表格預(yù)訓(xùn)練方案的應(yīng)用場(chǎng)景、技術(shù)細(xì)節(jié)和優(yōu)缺點(diǎn)。
第11章介紹語(yǔ)義解析技術(shù)的落地思考以及百度AI語(yǔ)義解析大賽的獲獎(jiǎng)技術(shù)方案。通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，讀者可以了解語(yǔ)義解析技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。
勘誤和支持
由于計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展迅速，方法不斷改進(jìn)，加上人們對(duì)事物的認(rèn)知也在持續(xù)提升，書(shū)中難免存在疏漏和錯(cuò)誤。筆者的郵箱是necther@qq�眂om，希望廣大讀者不吝賜教，也歡迎讀者對(duì)書(shū)中提出的技術(shù)問(wèn)題給出自己的答案。
致謝
本書(shū)由易顯維和寧星星共同編寫(xiě)完成。在本書(shū)的編寫(xiě)過(guò)程中，我們得到了許多專家和朋友的幫助，他們是：鎮(zhèn)詩(shī)奇、鄧良聰、林志墅、章涵藝、黎志揚(yáng)、李潛、肖偉崎、桂安春、王睿捷和徐驍飛。他們的建議和意見(jiàn)使我們能不斷地完善本書(shū)的內(nèi)容。
本書(shū)在編寫(xiě)過(guò)程中參考了大量的相關(guān)論文和優(yōu)秀實(shí)踐。在此，感謝所有為語(yǔ)義解析技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用做出貢獻(xiàn)的人，正是因?yàn)樗麄兊呐�力，才能讓語(yǔ)義解析技術(shù)不斷發(fā)展和進(jìn)步。
家庭的愛(ài)與包容讓我們能夠毫無(wú)后顧之憂地完成本書(shū)的編寫(xiě)，在此，對(duì)家人表示最真誠(chéng)的感謝，感謝他們一直以來(lái)的支持和陪伴。

易顯維