典型文献
基于NL2SQL实现电力数据智能交互
文献摘要：
为解决电网业务数据的智能交互查询,降低数据查询成本,提高电网数据利用率等问题,文章提出基于BERT(bidirectional encoder representations from transformer)模型的NL2SQL(natural language to SQL)算法,拟实现电力数据的智能交互、提升服务质量、加快电网数据资产变现.该研究可以实现用户通过输入拟查询的问句,经B E RT模型词嵌入后,利用Text2Sql技术将BERT模型的处理结果转化为SQL语句,实现从数据库中查询到所需要的信息.文章构建了NL2SQL模型和算法训练,实验结果表明该方法的可行性和易用性.该方法能够帮助移动作业人员便捷查询数据,快速找到结构化的电力数据信息,辅助经营管理者决策分析,为各层级业务研究人员节省查询成本,加快电力数据资产变现.
文献关键词：
BERT模型;NL2SQL;智能电网;电力数据;人机交互;数据库
中图分类号：
作者姓名：
张中正;王蓓;赵建保;胡学勇;郑勇锋;王承宇
作者机构：
上海电力大学电子信息与工程学院,上海市 浦东新区 201306;北京中电普华信息技术有限公司,北京市 昌平区 102200;国网信息通信产业集团有限公司,北京市 昌平区 102200
文献出处：
引用格式：
[1]张中正;王蓓;赵建保;胡学勇;郑勇锋;王承宇-.基于NL2SQL实现电力数据智能交互)[J].电网技术,2022(07):2564-2571
A类：
Text2Sql
B类：
NL2SQL,电力数据,数据智能,智能交互,电网业务,业务数据,数据查询,电网数据,数据利用率,BERT,bidirectional,encoder,representations,from,transformer,natural,language,提升服务质量,数据资产,变现,现用,问句,词嵌入,处理结果,语句,和算,算法训练,和易,易用性,移动作业,作业人员,经营管理者,管理者决策,决策分析,业务研究,智能电网,人机交互
AB值：
0.461088
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