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自然语言生成SαL查询不仅是构建智能数据库查询系统的一个重要鉏成部分，亦是新型供电轨道交通系统混合时态大数据个性化运维的难点之一。目前利用深度学习模型的方法专注于数据库中单表SQL查询生成，无法解决数据库中多表SαL查询生成。针对这个问题，采用一种基于SL语句模板填充的方法，将序列生成问题转化为多个分类问题，在训练深度学习模型的过程中充分利用SQL子句不冋预测成分之间的依赖关系。在FROM子句的多表JOⅣ路径生成方面，将其建模为斯坦纳树问题，采用一种全局最优的算法来进行求解。在一个开放的文本生成SαL数据集 Spider上对模型和算法进行实验验证，实验结果表明该方法能有效地提升多表SL查询生成的查询匹配准确率。
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