一种结合LLM和BERT的NL2SQL方法及系统

    公开(公告)号:CN118296034A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410497713.7

    申请日:2024-04-24

    Abstract: 本发明涉及一种结合LLM和BERT的NL2SQL方法及系统,该方法步骤包括:获取自然语言与表字段输入;将自然语言与表字段分别输入多个基于BERT的预测模型,并分别预测不同的数据库语言关键信息;基于预测模型的预测结果以及数据库的表信息,完成SQL语句的组装并提取目标数据集;构建Prompt指令,通过LLM提取自然语言的真实意图;将目标数据集以及真实的意图作为LLM的上下文语义,通过Prompt指令提取最终用户预期的结果集。与现有技术相比,本发明具备更好的泛化能力,并且引入LLM的理解能力,能更好的理解搜索条件的真实意图,大大提升了SQL语句生成的准确性,更好地帮助NL2SQL在实际中应用。

    一种电力负荷气温敏感性评估方法

    公开(公告)号:CN116070950A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310045597.0

    申请日:2023-01-30

    Abstract: 本发明公开一种基于信号时频分析的电力负荷气温敏感性评估方法,采用趋势周期分解方法将相对气温时间序列和负荷时间序列都分别分解为周期分量和非周期分量,建立负荷时间序列和相对气温时间序列的多项式回归方程,拟合负荷与相对气温的时间序列的协变关系。采用傅里叶变换分解周期分量,能够充分挖掘全局性的线性、非线性、同步性、异步性协变规律;采用小波变换分解非周期分量,能够充分挖掘局部性的线性、非线性、同步性、异步性协变规律;采用线性变换和非线性变换来建立回归方程,可解释性强。本发明对负荷与气温的协变规律的分析挖掘更全面和更具解释性。

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