【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于大语言模型的域适应图查询语言生成方法及装置。
技术介绍
1、图数据库（graph database）作为一种非关系型数据库，凭借其独特的数据模型和查询特性，在众多应用场景中发挥着重要作用，已经取得了广泛的应用，包括社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、生物信息学等领域。然而，现在图数据库的查询检索都需要按照自己的专用语言，例如neo4j使用cypher语言，arangodb使用aql语言。这些语言都有自己固定的语法结构和规则，给一些业务主导但不擅长编程的用户带来了一定的学习成本和障碍。而且由于各个图数据库使用不同的查询语言，这就意味着如果用户需要在不同图数据库之间进行切换，他们不得不掌握多种查询语言，这增加了学习成本，降低了查询效率。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于大语言模型的域适应图查询语言生成方法及其装置、存储介质。
2、本专利技术实施例第一方面提供一种基于大语言模型的域适应图查询语言生成方法，包括：获...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的域适应图查询语言生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图查询语言生成方法，其特征在于，所述利用预训练的大语言模型，对所述自然语言查询信息进行域适应处理，生成目标领域的图查询语言之前，包括：
3.根据权利要求2所述的图查询语言生成方法，其特征在于，所述生成经所述图数据库查询验证的多组NL-GQL模板对包括：
4.根据权利要求3所述的图查询语言生成方法，其特征在于，所述第一NL-GQL模板对至少包括实体属性查询NL-GQL模板对、数值排序查询NL-GQL模板对、关系推理查询NL-GQL模板对、是非...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的域适应图查询语言生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图查询语言生成方法，其特征在于，所述利用预训练的大语言模型，对所述自然语言查询信息进行域适应处理，生成目标领域的图查询语言之前，包括：
3.根据权利要求2所述的图查询语言生成方法，其特征在于，所述生成经所述图数据库查询验证的多组nl-gql模板对包括：
4.根据权利要求3所述的图查询语言生成方法，其特征在于，所述第一nl-gql模板对至少包括实体属性查询nl-gql模板对、数值排序查询nl-gql模板对、关系推理查询nl-gql模板对、是非疑问查询nl-gql模板对、关系过滤查询nl-gql模板对、属性比较查询nl-gql模板对、边属性查询nl-gql模板对、字符串过滤查询nl-gql模板对中的其中一种。
5.根据权利要求3~4...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓宇，石文，金力，关世昌，马豪伟，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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