数据库技术是信息化社会的重要基础,数据库课程是国内高校计算机专业的必修课程。数据库教学中高效能、高质量实验技能训练,对提高课程的教学质量起着至关重要的作用。因此,构建一个高效的在线实验学习环境,使学生在学习中能够再学习、能够检验自己的学习效果,对改善教师疲于应对学生的共性问题,对实验教学环节能进行量化考核,准确地掌握和评价每个学生的能力,促进学生分析问题和解决问题能力的提高有着十分重要的现实意义。　　 籍此,在研究自然语言处理技术及代码自动评估的基础上,采用改进后的数据库模式提取技术抽取自然语言描述的查询要求中包含的信息,构造语义依存树并转化为等价的SQL代码。采用静态分析方法,通过构造抽象语法树并计算目标代码和源代码的树编辑距离来对学生提交的代码进行评估。同时,在评估过程中,针对出错节点推送相关知识,为解决学习过程中出现的问题提供及时的帮助。　　 本文的主要工作如下:　　 1)研究自然语言数据库相关技术,借鉴受限领域自然语言处理方法,通过构造结构化的字典作为自然语言分析处理的基础,为分析自然语言查询要求提供充足的辅助信息；　　 2)引入词性标注信息,优化数据库模式提取技术,通过构造集合块的方法分析语义依存树并将其转化为等价的SQL代码；　　 3)研究常用的代码相似度评估技术,借鉴语言编译过程中的处理方法,通过静态分析代码结构,构造等价抽象语法树的方式完整保存代码语法信息,并采取树编辑距离作为评估代码相似度的依据,对于存储过程的匹配引入匹配向量记录变量依赖关系。计算过程中引入结点权重因子以体现不同考察点的重要性；　　 4)构造结点-知识点关联集,在代码匹配的异同点自动向用户推送相关知识点供用户参考学习；　　 5)论文对数据库实验学习支撑平台原型系统进行了设计与实现。通过实际运行该学习支撑平台验证本文研究内容的可行性,测试各个功能模块的实用性。