软件学报

北大核心,INSPEC,JST,Pж(AJ),EI

国内刊号:11-2560/TP

国际刊号:1000-9825

软件学报杂志2026年第3期:基于大语言模型的空间数据库自然语言查询转换方法

发布日期:

作者:刘孟怡,许建秋,童咏昕

单位:刘孟怡,南京航空航天大学 计算机科学与技术学院/软件学院, 江苏 南京 21110611,许建秋,南京航空航天大学 计算机科学与技术学院/软件学院, 江苏 南京 21110602,童咏昕,北京航空航天大学 计算机学院, 北京 10019103

关键词:空间数据库;自然语言接口;数据库自然语言接口;语义解析;查询处理

基金:国家自然科学基金(62472217, U23A20296)

Text2SQL技术通过减少非专业用户与关系数据库交互的技术障碍, 已发展为数据分析和数据库管理的重要工具. 以GPT为代表的大语言模型 (large language model, LLM)的引入, 进一步提升了Text2SQL系统的性能. 然而, 由于空间数据涉及复杂的几何关系、多样化的查询类型和对高精度语义理解的需求, 现有的Text2SQL技术难以直接适用于空间数据库领域. 为了解决上述问题, 降低普通用户与空间数据库的交互门槛, 提出了面向空间数据库的自然语言查询 (natural language query, NLQ)转换方法. 该方法有两个核心阶段: (1) 自然语言理解; (2) 可执行语言生成. 在阶段(1)中使用实体信息提取算法提取关键查询实体, 并基于大语言模型构建空间数据查询语料库进而确定查询类型. 在阶段(2)中根据查询类型选择结构化语言模型 (structured language model, SLM), 然后将实体映射到结构化语言模型中, 得到最终的空间数据库可执行语言. 在多组真实数据集上的实验结果表明, 该方法可以实现从用户的自然语言查询到空间数据库可执行语言的高效转换.

来源:2026年第3期

《软件学报》期刊编辑部

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