NeuralDB数据库架构:基于自然语言处理开发的数据库查询处理技术

近年来,神经网络在长期存在的人工智能问题上表现出令人印象深刻的性能提升,特别是在回答自然语言文本的查询方面。这些进展提出了一个问题,即它们是否可以扩展到宽松的数据库管理,即我们的数据被表示为预先定义的模式的字段。

本文提出了回答这个问题的第一步。作者描述了NeuralDB,一个没有预定义模式的数据库系统,其中的更新和查询都是用自然语言给出的。作者在最先进的自然语言处理方法提供的基元基础上开发了查询处理技术。

获取更多前沿科技信息访问:https://byteclicks.com

从根本上讲,由NLP转换器提供的经过预先训练的语言模型,如果能够给出选择的相关事实的确切集合,它们可以回答select-project-join查询。然而,它们不能扩展到非平凡的数据库,也不能执行聚合查询。基于这些发现,作者描述了一个NeuralDB架构,该架构并行运行多个Neural SPJ运算符,每个运算符都有一组数据库句子,这些句子可以产生查询的答案之一。如果需要的话,这些运算符的结果会被反馈给一个聚合运算符。作者描述了一种算法,它可以学习如何创建适当的事实集,以便将其输入到每个神经SPJ运算符中。重要的是,这个算法可以由神经SPJ运算符本身来训练。作者通过实验验证了NeuralDB及其组件的准确性,表明可以以非常高的准确性回答数千句子的查询。

NeuralDB数据库架构:基于自然语言处理开发的数据库查询处理技术

查看文章

上一篇:

下一篇:


标签