基于大语言模型的语料库查询自动生成方法
张成辉罗景涂新辉陈雨霖
武汉科技大学计算机科学与技术学院 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 华中师范大学计算机学院
摘要：语料库查询语言（Corpus Query Language，CQL）是一种用于在语料库中进行检索和分析的查询语言，自然语言自动生成CQL指将用户以自然语言表达的查询需求自动转换为标准的CQL语句，从而大大降低了用户使用语料库的门槛。虽然大语言模型可以较好的完成自然语言生成任务，但是在CQL生成任务中效果还不是很理想。为此，提出一种基于大语言模型上下文学习的语料库查询自动生成方法T2CQL。首先，基于CQL的编写规则总结出一套简洁全面的Text-to-CQL语法知识，作为大语言模型实现Text-to-CQL的自动转换的基础，以弥补大语言模型在此领域知识储备的不足。然后，基于选定的嵌入模型，选取与当前自然语言查询最接近的前k个Text-CQL样本对，以帮助大语言模型理解语法知识并作为参照。最后， 采用生成结果校准策略来减轻大语言模型在生成CQL时的偏差，通过校准模型偏差以提升模型生成CQL的性能。实验使用多个大语言模型在包含1177条数据的测试集上进行测试。实验结果表明，T2CQL方法显著提升了大语言模型在完成Text-to-CQL自动转换任务时的性能，最优的EX达到了85.13%。
- DOI：
10.19678/j.issn.1000-3428.0070118
- 专辑：
电子技术及信息科学
- 专题：
计算机软件及计算机应用; 自动化技术
- 分类号：
TP18;TP391.1
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