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龙图腾网获悉上海通办信息服务有限公司申请的专利一种基于深度学习模型的自然语言转SQL的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115422220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210807719.0，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种基于深度学习模型的自然语言转SQL的方法是由郭大勇;王渊;欧阳奎设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的自然语言转SQL的方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习模型的自然语言转SQL的方法，该方法基于深度学习模型，其特征在于用户的自然语言问句通过深度模型进行预测，预测的结果通过CYK算法转化为SQL语句，包括以下步骤：步骤1、准备语料；步骤2、建立表格模型；步骤3、通过CYK算法进行SQL转换；该方法方便直接将人类自然语言转换为SQL等查询语句，然后利用SQL语句可直接获取用户想要的数据，该方法简化数据查询方式，以说话的方式查询出想要的数据，提高了数据获取方式的智能化程度。

本发明授权一种基于深度学习模型的自然语言转SQL的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的自然语言转SQL的方法，该方法基于深度学习模型，其特征在于，通过深度模型对用户的自然语言问句进行预测，所述预测的结果通过CYK算法转化为SQL语句，包括以下步骤： 步骤1：准备语料，包括准备用于模型的训练的语料，并对语料进行标注，包括函数类型agg、实体ner、实体之间的关系entity_type、实体在表格中处于第几列以及对应的运算符号；步骤2：建立表格模型，表格模型将预测实体之间的关系、预测所选列对应的函数、预测选取的实体、预测实体的运算符号这四个任务融合在同一个模型中，具体包括以下步骤2-1至步骤2-5： 步骤2-1：获取自然语言语义特征；所述自然语言通过Embedding层将字转化为三个向量，分别为词向量、表征token基本语义信息向量、SegmentEmbeddings分片向量，之后通过12层堆叠的Encoder层得到语义特征，Encoder层中包含self-attention，每个字可同时用到在它之前和在它之后的其余字的信息； 步骤2-2：基于语义特征的预测实体之间的关系，通过语义特征的首字符CLS的向量来预测实体之间的关系； 步骤2-3：基于语义特征的预测所选列对应的函数，通过语义特征的每个列的向量来预测所选列对应的函数； 步骤2-4：基于语义特征的预测选取的实体，通过语义特征的每个字符的向量来预测选取的实体； 步骤2-5：基于语义特征的预测选取的实体，通过语义特征的每个列的向量和对应的所选列对应的函数结果来预测选取的实体； 步骤3：通过CYK算法进行SQL转换。

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