Chciałbym tylko wiedzieć, czy pole nazwane interfejsem języka naturalnego do bazy danych to ślepy zaułek Nic więcej nie zostało na nim opracowane od 20 lat i nie są również publikowane najnowsze artykuły .Czy interfejs języka naturalnego do bazy danych to ślepy zaułek
wyjściowa żadnego eksperta w tej dziedzinie, aby rzucić światło
Nie, wręcz przeciwnie: dziś technologia tego typu jest aktualna jak nigdy dotąd. Technologie przetwarzania naturalnego języka rozwijają się szybko, a wraz z nimi naturalne interfejsy językowe. Rozwiązania umożliwiające komunikację z komputerami w języku naturalnym mają kluczowe znaczenie, ponieważ umożliwiają łatwy dostęp do danych i pomagają wypełnić lukę komunikacyjną między ludźmi a komputerami.
Na przykład dzisiejsze bazy danych korporacji są tak gigantyczne, że mogą je uzyskać tylko doświadczeni programiści. Pobieranie informacji z bazy danych zwykle wymaga specjalnych umiejętności, takich jak znajomość SQL, jednak większość z nas, którzy codziennie wchodzą w interakcje z bazami danych, nie ma takiego doświadczenia. Dlatego istnieje rosnące zapotrzebowanie na osoby niezwiązane z technologią, aby móc pobierać informacje z baz danych bez konieczności pisania zapytań SQL. Interfejsy Natural Language rozwiązują ten problem.
Obecnie istnieje kilka NLP do rozwiązań bazodanowych, które definitywnie znalazły gotowy rynek, ponieważ radykalnie upraszczają proces przetwarzania danych i udostępniania danych dla każdego! Jednym z popularnych przykładów rozwiązań NLP do bazy danych jest FriendlyData API - pionierskie oparte na chmurze rozwiązanie NLP dla baz danych, które tłumaczy naturalny język na zapytanie do bazy danych. LINK
I to będzie nowa era relacji człowiek-komputer! Według Gartnera do 2020 r. Połowa zapytań analitycznych będzie generowana przy użyciu wyszukiwania w języku naturalnym lub głosowym. Przetwarzanie języka naturalnego jest w Gartner's TOP 10 Strategic Technology Trends in 2017.
Here to dobry artykuł na temat roli NLP i przeglądu najlepszych API NLP & Interfejsy API NLP do bazy danych, gdzie można dowiedzieć się więcej.
Nie, to nie jest to ślepy zaułek i nadal bardzo trudnym obszarem Natural Language Understanding (NLU). W rzeczywistości wiele interesujących prac wykonano ostatnio w środowisku akademickim i przemysłowym w zakresie mowy/tekstu do poleceń.
Niedawny projekt związany z Machinalis, opracowany przez Argentyńczyka, opracowany pod numerem QuePy. Obecnie obsługuje MQL i Sparql, jest to framework dla Pythona:
... przekształcić pytania w języku naturalnym do zapytań w zapytaniu do bazy danych o język . Można go łatwo dostosować do różnego rodzaju pytań w zapytaniach dotyczących języka naturalnego i baz danych. Tak więc przy niewielkim kodowaniu można zbudować własny system dostępu w języku naturalnym do bazy danych .
Prace opublikowane w ciągu ostatnich 10 lat z tego zakresu obejmują (* Zastrzeżone, nie czytałem żadnej z nich, ale ja je tutaj jako przykład):
znalazłem te wyszukując języka naturalnego do SQL w Google Scholar. Polecam zrobić to samo i zaznajomić się z bieżącą pracą w okolicy. Powinniście tam znaleźć o wiele więcej aktualnych badań.
Nie będę cytować kilka produktów zapytań w języku naturalnym (dodaj do http URL):
NO :-) bynajmniej nie są naturalne interfejsy językowe martwe. Wręcz przeciwnie, szybka ekspansja i rozpowszechnianie danych i BigData w organizacjach rodzi nowe platformy i rozwiązania.
nowy zasób dla naturalny język SQL jest Kueri.me
Platforma ta jest kompletnym biblioteki można pobrać i używać komercyjnie za darmo. Platforma została opracowana specjalnie dla programistów, którzy chcieliby zaoferować użytkownikom końcowym możliwość interakcji z danymi przy użyciu języka naturalnego. UX zawiera inteligentne sugestie typu "ty-ty".
Darmowa wersja jest dostępna here (obejmuje prezentację na żywo)
Disclosure: Pracuję dla Kueri.me jako szef rozwoju biznesu. ([email protected])
QuePy nie obsługuje języka SQL ... co czyni go bezużytecznym w przypadku prawdziwej pracy. Na swój własny link "Obecnie Quepy zapewnia obsługę języków zapytań Sparql i MQL." Uwaga, MQL! + SQL. – Cerin
Dzięki za twój wkład :-) Zajrzę do tego i zaktualizuję moją odpowiedź odpowiednio, gdy dostanę czas. –