LSTM和TRM组合的智能数据库语法解析方法技术

本发明专利技术提供了一种LSTM和TRM组合的智能数据库语法解析方法，所述方法由智能数据库语法解析系统实现，智能数据库语法解析系统包括输入模块、预处理模块、特征提取模块、序列建模模块和输出模块，所述输入模块依次通过预处理模块、特征提取模块、序列建模模块与输出模块通信连接。本发明专利技术有益效果：本方法结合了LSTM和TRM的优点，能够更好地捕捉SQL语句中的时序信息和语法结构，提高了解析准确率。通过预训练的LSTM模型和自注意力机制，该方法能够快速准确地解析SQL语句，为智能数据库的发展提供了有力支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能和自然语言处理领域，尤其是涉及一种lstm和trm组合的智能数据库语法解析方法。

技术介绍

1、目前随着大数据时代的到来，数据库查询语句的解析显得尤为重要。传统的解析方法主要基于规则和模式匹配，无法处理复杂的sql语句，且准确率较低。而基于深度学习的方法可以自动学习语法规则，提高了解析准确率。其中，lstm和trm(transformer)是两种常见的深度学习模型，但单独使用它们并不能完全解决sql语句解析的问题，具体的，trm模型单独使用不能很好的理解sql中的语义和结构，而lstm模型模型的并行能力上存在劣势，对大量的sql进行初步分析和理解会导致性能出现劣势。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术旨在提出一种lstm和trm组合的智能数据库语法解析方法，以解决上述现有技术中存在的问题，并将lstm和trm两种模型结合起来，取长补短，提高解析效果。

2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：

3、一种lstm和trm组合的智能数据库语法解析方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.LSTM和TRM组合的智能数据库语法解析方法，其特征在于：所述方法由智能数据库语法解析系统实现，智能数据库语法解析系统包括输入模块、预处理模块、特征提取模块、序列建模模块和输出模块，所述输入模块依次通过预处理模块、特征提取模块、序列建模模块与输出模块通信连接；

2.根据权利要求1所述的LSTM和TRM组合的智能数据库语法解析方法，其特征在于：在步骤S11中，对输入数据进行数据清洗，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的LSTM和TRM组合的智能数据库语法解析方法，其特征在于：在步骤S12中，所述对清洗后的数据进行文本转换，包括以下步骤：</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.lstm和trm组合的智能数据库语法解析方法，其特征在于：所述方法由智能数据库语法解析系统实现，智能数据库语法解析系统包括输入模块、预处理模块、特征提取模块、序列建模模块和输出模块，所述输入模块依次通过预处理模块、特征提取模块、序列建模模块与输出模块通信连接；

2.根据权利要求1所述的lstm和trm组合的智能数据库语法解析方法，其特征在于：在步骤s11中，对输入数据进行数据清洗，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的lstm和trm组合的智能数据库语法解析方法，其特征在于：在步骤s12中，所述对清洗后的数据进行文本转换，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩明帅，
申请(专利权)人：天津南大通用数据技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：