[0150] 為每個(gè)節(jié)點(diǎn)（如表名、列名、條件等）生成局部語義表示（如詞向量、嵌入表示等），基于自然語言查詢的上下文。 [0151] 例如，可以為表名Customer和列名age生成詞向量表示。結(jié)合數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)（如字段類型、表的關(guān)系、索引等）為節(jié)點(diǎn)生成額外的特征信息。例如，age列的數(shù)據(jù)類型為整數(shù)，可以為其特征向量中加入“整數(shù)類型”的標(biāo)記。結(jié)合用戶的查詢歷史，生成個(gè)性化的特征表示。如果用戶過去頻繁查詢age字段，權(quán)重會(huì)更高，影響節(jié)點(diǎn)特征表示的生成。通過結(jié)合局部語義、元數(shù)據(jù)和歷史行為，生成每個(gè)節(jié)點(diǎn)的綜合特征表示。這些特征表示將作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入。 [0152] 步驟5、對(duì)所述初始語義圖中的各個(gè)邊進(jìn)行特征初始化，得到綜合邊特征表示； [0153] 邊的特征初始化時(shí)需要考慮其表示的關(guān)系類型。例如，JOIN關(guān)系的邊和WHERE條件的邊特征可能不同，JOIN邊可能包含連接條件，WHERE邊則可能包含過濾條件。邊的特征還可以結(jié)合查詢上下文來調(diào)整。例如，如果查詢涉及多個(gè)表的連接，邊的權(quán)重可以反映連接的復(fù)雜性。結(jié)合節(jié)點(diǎn)的特征、關(guān)系類型及查詢上下文，為每一條邊生成特征表示。這些邊特征表示將在后續(xù)圖卷積操作中進(jìn)行傳播。 [0154] 步驟6、將所述綜合節(jié)點(diǎn)特征表示以及所述綜合邊特征表示嵌入所述初始語義圖中，并基于實(shí)現(xiàn)連接器的sink算法動(dòng)態(tài)更新所述初始語義圖，得到輸入語義圖； [0155] 將每個(gè)節(jié)點(diǎn)和邊的綜合特征表示嵌入到初始語義圖中，形成輸入語義圖。每個(gè)節(jié)點(diǎn)和邊的特征表示將作為其在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入。確保圖的結(jié)構(gòu)能夠有效捕捉到查詢的語義和關(guān)系。 [0156] 該步驟6中，可以采用嵌入模型TransE對(duì)語義圖進(jìn)行嵌入建模，具體的： [0157] 將實(shí)體h,t和關(guān)系r映射為低維向量 ； [0158] 定義優(yōu)化目標(biāo)：模型中的優(yōu)化目標(biāo)為：T； [0159] 通過優(yōu)化函數(shù)訓(xùn)練嵌入模型，得到嵌入向量； [0160] 基于嵌入空間的相似性規(guī)則，擴(kuò)展語義圖內(nèi)容： [0161] 基于嵌入空間的邏輯規(guī)則（如路徑推理）補(bǔ)充未顯式標(biāo)注的關(guān)系。 [0162] 對(duì)實(shí)時(shí)新增的數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入映射，將新實(shí)體和關(guān)系加入語義圖，具體的： [0163] 增量訓(xùn)練嵌入模型，以避免重構(gòu)整個(gè)嵌入空間； [0164] 更新語義圖結(jié)構(gòu)，使其能夠動(dòng)態(tài)反映新的語義； [0165] 可以采用流批一體技術(shù)框架，通過實(shí)現(xiàn)連接器的sink算法，將新增的映射關(guān)系數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)或離線地寫入到語義圖中，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新的效果。 [0166] 步驟7、將所述輸入語義圖輸入至預(yù)先構(gòu)建的初始圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，通過所述初始圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一層的圖卷積操作聚合鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，并結(jié)合各個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征，對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行更新； [0167] 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層會(huì)通過圖卷積操作從鄰居節(jié)點(diǎn)收集信息，聚合節(jié)點(diǎn)間的特征。例如，在JOIN操作中，圖卷積操作會(huì)聚合與Customer和Order表相關(guān)的節(jié)點(diǎn)特征，以更新節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，理解它們之間的關(guān)系。結(jié)合聚合后的鄰居信息，更新每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)。通過多層圖卷積，模型能夠逐步捕捉更復(fù)雜的語義關(guān)系。 [0168] 步驟8、使用Adam優(yōu)化器對(duì)所述初始圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，得到收斂的語義數(shù)據(jù)模型。 [0169] 該實(shí)現(xiàn)方式中，使用Adam優(yōu)化器來優(yōu)化圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，最小化損失函數(shù)。優(yōu)化的目標(biāo)是使得圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地將輸入的自然語言查詢映射到SQL查詢語句。可以使用均方誤差來進(jìn)行優(yōu)化。通過多輪訓(xùn)練，更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，直到模型收斂，即輸出的SQL查詢語句與真實(shí)查詢之間的差異最小化。 [0170] S109、將所述語義數(shù)據(jù)模型結(jié)合自定義規(guī)則構(gòu)建語義解析器； [0171] 語義解析器是自然語言處理技術(shù)中的一個(gè)重要工具，本實(shí)施例中其主要功能是將自然語言文本轉(zhuǎn)化為語義查詢語句，使得系統(tǒng)能夠理解和執(zhí)行人類的指令。自定義規(guī)則是指根據(jù)特定需求或業(yè)務(wù)邏輯，由人工定義的一系列規(guī)則。這些規(guī)則用于指導(dǎo)語義解析器如何理解和處理自然語言輸入，以及如何將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的語義表示或查詢語句。自定義規(guī)則可以包括但不限于：定義如何識(shí)別自然語言中的關(guān)鍵實(shí)體和屬性，并將其映射到數(shù)據(jù)庫的Schema元素；規(guī)定自然語言輸入的語法結(jié)構(gòu)和語義要求，以確保輸入的有效性和準(zhǔn)確性； 定義如何將自然語言中的查詢條件轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫查詢語句中的過濾條件。 [0172] 本實(shí)施例中，構(gòu)建語義解析器，首先需要獲取一個(gè)完成訓(xùn)練的語義數(shù)據(jù)模型，然后再構(gòu)建一些自定義的規(guī)則，接著，基于語義數(shù)據(jù)模型和自定義規(guī)則構(gòu)建一個(gè)將用戶的自然語言轉(zhuǎn)換為規(guī)范化的語義查詢語句的語義解析器。通過構(gòu)建語義解析器，為后續(xù)將用戶自然語言轉(zhuǎn)換為規(guī)范化的語義查詢語句提供了幫助，為后期獲取準(zhǔn)確的查詢結(jié)果提供了基礎(chǔ)。 [0173] 具體的，該步驟的一個(gè)可能的實(shí)現(xiàn)方式包括：