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龙图腾网获悉上海熙软科技有限公司申请的专利基于自然语言的数据库查询语句智能转换与分析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：CN121681575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610187101.7，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权基于自然语言的数据库查询语句智能转换与分析方法是由马朝阳设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言的数据库查询语句智能转换与分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于自然语言的数据库查询语句智能转换与分析方法，涉及自然语言处理与数据库查询技术领域，包括通过构建融合语言与数据库模式的联合语义空间，对自然语言查询进行多层级解析，基于图注意力传播机制构建多跳推理路径，结合历史查询记录建立实体关系与模式元素的映射，在数据库约束下生成形式化查询语句。本发明实现了自然语言到数据库查询的精准转换，提高了查询语义理解准确性和查询结果的相关性，降低了用户使用数据库的技术门槛。

本发明授权基于自然语言的数据库查询语句智能转换与分析方法在权利要求书中公布了：1.基于自然语言的数据库查询语句智能转换与分析方法，其特征在于，包括： 构建融合语言表征子空间与数据库模式表征子空间的联合语义空间，通过对比学习，将自然语言查询表述的语义向量与目标数据库结构描述中模式元素的结构向量在所述联合语义空间中形成语义对齐的分布，包括： 初始化所述语言表征子空间与所述数据库模式表征子空间，通过共享参数的投影层将所述语言表征子空间与所述数据库模式表征子空间的向量维度统一映射至预设维度，形成所述联合语义空间； 通过双向映射网络分别将所述自然语言查询表述编码为语言表征子空间中的查询语义向量，将目标数据库结构描述中的模式元素编码为数据库模式表征子空间中的模式结构向量，通过跨空间投影变换将所述查询语义向量与所述模式结构向量映射至所述联合语义空间； 在所述联合语义空间中，将所述查询语义向量与所述模式结构向量作为锚点对构建正样本三元组，将所述锚点对中的查询语义向量与语义不相关的模式结构向量进行随机组合构建负样本三元组； 通过对比学习机制同步调整所述双向映射网络与所述共享参数的投影层的网络参数，使得所述正样本三元组中查询语义向量与模式结构向量在所述联合语义空间中的向量距离小于所述负样本三元组中查询语义向量与模式结构向量的向量距离，形成语义对齐的分布； 对所述自然语言查询表述进行多层级语义解析，提取描述查询目标的意图表示与描述查询条件的实体关系表示，包括： 对所述自然语言查询表述进行词法分析与句法分析，识别所述自然语言查询表述中的查询动作词、目标对象词与条件限定词； 以所述查询动作词中的主查询动作词为根节点，辅助查询动作词为子节点，建立意图层级关联并映射为意图支配边； 以所述查询动作词为中心节点，以所述目标对象词为关联节点，通过动作-对象关联边与所述意图支配边连接构建形成描述查询目标的意图语义图； 将所述条件限定词划分为数值约束类型、类别筛选类型与关系过滤类型，并为实体-属性关联边赋予对应的类型标签； 以所述目标对象词为实体节点，以所述条件限定词为属性节点，通过带有类型标签的实体-属性关联边连接所述实体节点与所述属性节点，构建形成描述查询条件的实体关系语义图； 采用异构图神经网络对所述意图语义图进行编码，针对所述动作-对象关联边与所述意图支配边分别设置关联边注意力权重与支配边注意力权重并聚合，构成描述查询目标的意图表示； 采用类型感知图卷积网络对所述实体关系语义图进行编码，根据所述类型标签分别计算约束强度、归属置信度与路径连通度并聚合，构成描述查询条件的实体关系表示； 基于图注意力传播机制构建所述模式元素之间的多跳推理路径，将用所述模式元素标注后的实体关系表示沿所述多跳推理路径进行语义传播与聚合，并结合历史查询执行记录中模式元素的共现统计特征，对所述多跳推理路径的权重进行自适应调整，建立所述实体关系表示与所述模式元素之间具有上下文依赖性的映射关系； 选择置信度满足预设置信度阈值的所述映射关系作为有效映射； 将所述目标数据库的完整性约束、外键依赖关系以及查询语法规则作为解码约束，基于所述意图表示与所述有效映射，在所述解码约束的限定下生成符合所述目标数据库查询语言规范且满足语义一致性的形式化查询语句。

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