摘 要 为数据库设计自然语言接口成为数据库应用的一个研究方向
本文介绍了一种基于受限的汉语自然语言查询技术，通过建立机器辞典，对自然语言查询语句进行切词，再通过查找查询对象和查询条件，生成SQL语句
关键字 受限；自然语言；机器辞典；切词；SQL语句 1 引言 随着人工智能的发展和数据库技术的广泛应用，人们非常希望以一种更方便的方法去查询数据库
使用自然语言进行查询无疑是解决这一问题的有效方法
它避免了以往命令式人机界面、图形式人机界面繁杂的操作训练
事实证明，通用的自然语言理解往往是低效的，而作为数据库人机接口的自然语言界面具有使用目的单一、用词范围有限等特点，在数据库查询意义上实现自然语言理解是完全可行的
另外，我们可以通过语音识别技术进行语音输入，从而简化复杂的输入工作
本系统针对数据库这一单一领域进行查询，从而简化了数据库查询的复杂操作
以提取查询对象和查询条件为手段，生成数据库查询语句为目的的软件
本软件的人机交互界面既可以单纯的通过输入语句，然后转换成SQL语句，也可以通过语音输入，再依靠复制-粘贴的手段进行输入，然后转换成SQL语句
2 数据辞典的设计 2.1辞典结构的设计 为了便于以后对机器辞典进行查找，本系统通过类来设计了机器辞典，具体结构如下： class jqcd //定义一个反映机器辞典的jqcd类 { char *ct; //词条字符串 char *yzym; //标志 char *yybz; //语义 char *szb1; //所在表1 char *szb2; //所在表2 char *szb3; //所在表3 } 其中：ct：表示词条字符串，在切词时进行匹配，便于以后生成SQL语句
yzym：表示句法标志，用来表示词条在语句中的功能
用九个数字表示不同的含义，其中：“0”表示域名，“1”表示域值，“2”表示逻辑操作符，“3”表示关系操作符，“4”表示查询动词，“5”表示疑问词，“6”表示连接动词，“7”表示使役动词，“8”表示中性词
yybz：表示语义标志，用来表示词条所对应的概念在语义框架中的功能
给词条加上合适的语义标志，有助于以后生成SQL语句
语义标志比语法标志复杂的多
szb1：表示词条所在表1，因为有些词条（如学号等）不只在一个表中，指出所在表有助于以后生成SQL语句
szb2:表示词条所在表2，因为有些词条（如学号等）不只在一个表中，指出所在表有助于以后生成SQL语句
szb3: 表示词条所在表3，因为有些词条（如学号等）不只在一个表中，指出所在表有助于以后生成SQL语句
2.2 辞典的排序 辞典排序采取先按机内码由小到大，再按词条长度由大到小进行排序，通过排序以后，切词时可以先通过机内码找到该词第一个字，然后通过最大匹配法进行切词
【4】 3 切词及其存储 3.1 切词 切词采取机内码匹配，然后通过匹配词条字符串进行切词，具体流程如图1所示
具体分析如下：首先，读入句子
然后，按照句子的第一个字的机内码与辞典中的词条第一个字相匹配，匹配成功则从辞典中顺序查找词条，找到词条后入栈
如果找不到，则进行容错处理
对于数字，我们给他添加特别标志，使其在辞典中的位置为“-1”，以后进行分析时，只要遇到位置为“-1”的词时，就认为是数字
3.2 存储 切词完毕，用栈进行存储中间结果，栈的结构如下： struct save { char *savestr; int indexInDirectory; struct save *next; }; 其中：savestr存储切出的词
indexInDirectory存储切出的词在辞典中的位置，便于以后查询机器辞典中的词条
