【摘 要】
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研究金融领域基于自然语言查询的结构化查询语言（SQL）生成问题（Text-to-SQL）,构建一个金融领域Textto-SQL数据集，称为SOFT数据集.该数据集覆盖了金融领域的常见查询，具有鲜明的特点，并对Text-to-SQL提出了挑战.提出金融领域Text-to-SQL模型FinSQL，该模型优化了对金融领域复杂查询的支持.通过分析一类复杂计算查询（行计算查询）的特点，提出一种基于分治的方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62076112,61972184）； 江西省自然科学基金资助项目（20192BAB207017）； 江西省教育厅科学技术研究资助项目（GJJ190255）；
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研究金融领域基于自然语言查询的结构化查询语言（SQL）生成问题（Text-to-SQL）,构建一个金融领域Textto-SQL数据集，称为SOFT数据集.该数据集覆盖了金融领域的常见查询，具有鲜明的特点，并对Text-to-SQL提出了挑战.提出金融领域Text-to-SQL模型FinSQL，该模型优化了对金融领域复杂查询的支持.通过分析一类复杂计算查询（行计算查询）的特点，提出一种基于分治的方法，即先将一个行计算查询分解为若干个子查询，分别针对每个子查询生成SQL语句，再将子查询的SQL语句组合在一起得到原始查询的SQL语句.在SOFT数据集上进行验证，结果显示，本研究所提的方法在复杂查询上效果优于已有方法.特别地，所提出的模型FinSQL能够较好地支持行计算查询.
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