数据库的自然语言接口是死胡同吗
Is natural language interface to database a dead end
只想知道数据库的自然语言接口这个领域是不是死路一条
在过去的 20 年里，没有任何关于它的开发，也没有发表最新的论文。
请该领域的任何专家阐明
不，这不是死胡同，仍然是自然语言理解 (NLU) 的一个非常具有挑战性的领域。事实上，最近学术界和工业界都在语音/文本到命令方面做了很多有趣的工作。
阿根廷 AI 机构 Machinalis 最近开发了一个相关项目 QuePy。目前支持 MQL 和 Sparql，它是一个 python 框架：
...transform natural language questions to queries in a database query
language. It can be easily customised to different kinds of questions
in natural language and database queries. So, with little coding you
can build your own system for natural language access to your
database.
过去 10 年发表的关于该主题的论文包括（*免责声明，我没有读过其中任何一篇，但我将它们放在这里作为示例）：
- 从语音到 SQL 查询：语音理解系统 (Jamoussi & Haton)
- 将英语翻译成 SQL (Gala)
我通过在 Google Scholar 中搜索 Natural Language to SQL 找到了这些。我建议您也这样做并熟悉该地区当前的工作。你应该在那里找到更多最新的研究。
没有。我举几个自然语言查询产品（加http到url）：
- 数据转数，数据转数。com/product
- Quepy（Python框架），quepy.machinalis.com/
- Oracle ATG（2010 年商业收购），docs.oracle.com/cd/E23507_01/Search.20073/ATGSearchQueryRef/html/s0202naturallanguagequeries01.html
- 微软 PowerBI，support.office.com/en-ca/article/Power-BI-Q-A-in-Office-365-Searching-and-Querying-with-natural-language-709ef848-660b-4610-9b40-9395392c38af
- Wolfram 自然语言理解，www.wolfram.com/natural-language-understanding/
不 :-) 自然语言接口绝不是死的。 相反，组织内数据和大数据的快速扩展和激增正在催生新的平台和解决方案。 .
自然语言 SQL 的新资源是 Kueri.me
这个平台是一个完整的库，您可以免费下载和商业使用。该平台专为希望为最终用户提供使用自然语言与数据交互的能力的开发人员而开发。用户体验包括输入时的智能建议。
免费版本可用here（包括现场演示）
披露：我在 Kueri.me 工作，担任业务开发主管。 (李@kueri.me)
不，恰恰相反：今天这种技术前所未有地受到关注。自然语言处理技术正在迅速发展，自然语言接口也随之发展。允许以自然语言与计算机通信的解决方案至关重要，因为它们可以轻松访问数据并有助于弥合人与计算机之间的通信鸿沟。
例如，当今的公司数据库非常庞大，只有经验丰富的程序员才能使用它们。从数据库中检索信息通常需要特殊技能，例如 SQL 的知识，但是，我们大多数每天与数据库打交道的人都没有这种背景。这就是为什么非技术人员越来越需要能够从数据库中检索信息而无需编写 SQL 查询。自然语言接口解决了这个问题。
今天，有几种 NLP 到数据库的解决方案肯定已经找到了现成的市场，因为它们极大地简化了处理数据的过程并使每个人都可以访问数据！ NLP 到数据库解决方案的一个流行示例是 FriendlyData API - 一种开创性的基于云的数据库 NLP 解决方案，它将自然语言转换为对数据库的查询。 LINK
这将是人机关系的新时代！据 Gartner 称，到 2020 年，一半的分析查询将使用自然语言或基于语音的搜索生成。自然语言处理在 Gartner's TOP 10 Strategic Technology Trends in 2017.
Here 是一篇关于 NLP 的作用和最佳 NLP APIs & NLP-to-database APIs 的概述的好文章，您可以在其中了解更多信息.
聚会有点晚了，但这仍然是一个有效的问题。我是 DataLingvo 的联合创始人（企业 API 将自然语言转化为行动）- 全面披露...
您看不到很多 NLP-for-SQL 的主要原因是大多数现代数据不再仅存储在 SQL 数据库中......数据是在具有 REST 端点的无数 SaaS 服务中，没有 SQL 数据库，Hadoop 等。一些数据仍然肯定存储在 SQL RDBMS 中，但远不及 20-30 年前的 100%。
转换自然语言 interface/undersdanding (NLI/NLU) 是一个新兴领域：Amazon Alexa、Siri、Cortana、Google Duplex、MS Luis、IBM Watson 和 DataLingvo 仅举几例几个最新的参赛者。
只想知道数据库的自然语言接口这个领域是不是死路一条 在过去的 20 年里，没有任何关于它的开发，也没有发表最新的论文。
请该领域的任何专家阐明
不，这不是死胡同，仍然是自然语言理解 (NLU) 的一个非常具有挑战性的领域。事实上，最近学术界和工业界都在语音/文本到命令方面做了很多有趣的工作。
阿根廷 AI 机构 Machinalis 最近开发了一个相关项目 QuePy。目前支持 MQL 和 Sparql，它是一个 python 框架：
...transform natural language questions to queries in a database query language. It can be easily customised to different kinds of questions in natural language and database queries. So, with little coding you can build your own system for natural language access to your database.
过去 10 年发表的关于该主题的论文包括（*免责声明，我没有读过其中任何一篇，但我将它们放在这里作为示例）：
- 从语音到 SQL 查询：语音理解系统 (Jamoussi & Haton)
- 将英语翻译成 SQL (Gala)
我通过在 Google Scholar 中搜索 Natural Language to SQL 找到了这些。我建议您也这样做并熟悉该地区当前的工作。你应该在那里找到更多最新的研究。
没有。我举几个自然语言查询产品（加http到url）：
- 数据转数，数据转数。com/product
- Quepy（Python框架），quepy.machinalis.com/
- Oracle ATG（2010 年商业收购），docs.oracle.com/cd/E23507_01/Search.20073/ATGSearchQueryRef/html/s0202naturallanguagequeries01.html
- 微软 PowerBI，support.office.com/en-ca/article/Power-BI-Q-A-in-Office-365-Searching-and-Querying-with-natural-language-709ef848-660b-4610-9b40-9395392c38af
- Wolfram 自然语言理解，www.wolfram.com/natural-language-understanding/
不 :-) 自然语言接口绝不是死的。 相反，组织内数据和大数据的快速扩展和激增正在催生新的平台和解决方案。 .
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这个平台是一个完整的库，您可以免费下载和商业使用。该平台专为希望为最终用户提供使用自然语言与数据交互的能力的开发人员而开发。用户体验包括输入时的智能建议。
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披露：我在 Kueri.me 工作，担任业务开发主管。 (李@kueri.me)
不，恰恰相反：今天这种技术前所未有地受到关注。自然语言处理技术正在迅速发展，自然语言接口也随之发展。允许以自然语言与计算机通信的解决方案至关重要，因为它们可以轻松访问数据并有助于弥合人与计算机之间的通信鸿沟。
例如，当今的公司数据库非常庞大，只有经验丰富的程序员才能使用它们。从数据库中检索信息通常需要特殊技能，例如 SQL 的知识，但是，我们大多数每天与数据库打交道的人都没有这种背景。这就是为什么非技术人员越来越需要能够从数据库中检索信息而无需编写 SQL 查询。自然语言接口解决了这个问题。
今天，有几种 NLP 到数据库的解决方案肯定已经找到了现成的市场，因为它们极大地简化了处理数据的过程并使每个人都可以访问数据！ NLP 到数据库解决方案的一个流行示例是 FriendlyData API - 一种开创性的基于云的数据库 NLP 解决方案，它将自然语言转换为对数据库的查询。 LINK
这将是人机关系的新时代！据 Gartner 称，到 2020 年，一半的分析查询将使用自然语言或基于语音的搜索生成。自然语言处理在 Gartner's TOP 10 Strategic Technology Trends in 2017.
Here 是一篇关于 NLP 的作用和最佳 NLP APIs & NLP-to-database APIs 的概述的好文章，您可以在其中了解更多信息.
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您看不到很多 NLP-for-SQL 的主要原因是大多数现代数据不再仅存储在 SQL 数据库中......数据是在具有 REST 端点的无数 SaaS 服务中，没有 SQL 数据库，Hadoop 等。一些数据仍然肯定存储在 SQL RDBMS 中，但远不及 20-30 年前的 100%。
转换自然语言 interface/undersdanding (NLI/NLU) 是一个新兴领域：Amazon Alexa、Siri、Cortana、Google Duplex、MS Luis、IBM Watson 和 DataLingvo 仅举几例几个最新的参赛者。