【正文】 容易被用戶使用，而且使用自然語言的輸出結(jié)果也容易被用戶理解。 數(shù)據(jù)庫自然語言界面是指允許用戶用自然的語言對(duì)數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容提出各種操作要求，然后由系統(tǒng)自動(dòng)地將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫的操作語言，從而在數(shù)據(jù)庫中查詢到正確的信息，并 提供給用戶。從狹義上講，數(shù)據(jù)庫自然語言界面僅僅指自然語言查詢界面，這主要是因?yàn)?，一方面?duì)普通用戶而言，查詢操作是使用最為頻繁和最為重要的；另 一方面，數(shù)據(jù)庫自然語言界面的主要技術(shù)問題都集中在自然語言查詢處理的過程中。 GUI 有其直觀性的一面，但用戶同樣需要了解所要查詢 的對(duì)象。 國外早在 70 或 80 年代就開始了這方面的研究工作，并研制了若干數(shù)據(jù)庫自然語言界面系統(tǒng)，典 型的有 Intellect、 Planes、 Ladder、Team、 Datatalker、 Teli等。到那時(shí)，人機(jī)可以直接對(duì)話，相互交換信息將十分自然和方便。 早期系統(tǒng)（ 60～ 70 年代） 在 60 年代，自然語言處理技術(shù)有了初步發(fā)展，機(jī)器翻譯成為這一時(shí)期 NLP 的主要應(yīng)用結(jié)果。由于技術(shù)上的進(jìn)步，在這個(gè)時(shí)期研制出了一些很有名的系統(tǒng)。其主要目標(biāo)是使決策者可以直接使用大型數(shù)據(jù)庫，而且可以使界面方便地配置到不同的 DBMS 之上。 比如，在輸入方面，系統(tǒng)應(yīng)可以接受語法成分很復(fù)雜的輸入，以及處理代 詞指代和語句省略問題，并能接受一些不合英語語法的請(qǐng)求；在輸出方面，應(yīng)給用戶更自然、更直觀的顯示；系統(tǒng)應(yīng)具有容錯(cuò)能力，并給出更改建議；同時(shí)還提到了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，即向新的數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展的能力。 Team 是這方面 的典型代表。該系統(tǒng)允許用戶向系統(tǒng)提供新的詞匯和新的概念。 在轟轟烈烈的研究中，一些學(xué)者過分樂觀地認(rèn)為數(shù)據(jù)庫自然語言界面的應(yīng)用會(huì)持續(xù)增加，廣泛應(yīng)用的時(shí)代即將到來。一方面，人們力圖將前期的一些系統(tǒng)引入更為實(shí)用的階段，如由 BBN 公司推出的基于 RUS 和 IRUS 的Parlance、 SRI 公司的 Clare、微軟公司在 的 EnglishQuery、 IBM的 LanguageAccess、加拿大 SimonFraser 大學(xué)開發(fā)的 SystemX；另一方面，人們不斷探索新的理論和方法，如引入多模式界面、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)。最近幾年，越來越多的學(xué)者重新認(rèn)識(shí)到漢語查詢界面研究的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。 數(shù)據(jù)庫自然語言界面的關(guān)鍵技術(shù)研究 領(lǐng)域知識(shí)提取處理 讓系統(tǒng)自動(dòng)或半自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)的提取，從而建立起專用詞典，這是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)可移植性的重要步驟。 自然語言查詢處理 大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫的自然語言界面，其處理過程大致可分為五個(gè)階段：自然語言分析階段、查詢生成階段、查詢執(zhí)行階段、結(jié)果加工階段和語言轉(zhuǎn)述階段。首 先它以數(shù)據(jù)庫查詢?yōu)榫唧w的語言對(duì)象提出相應(yīng)的處理方法，采用語法語義合一的思想，簡化通用方法的累贅。其實(shí)查詢生成和查詢處理模塊若是基于數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)SQL 和 ODBC，則基本可以做到無代價(jià)移植。要想正確理解間接性查詢，必須借助領(lǐng)域知識(shí)才能完成。其困難在于，更新操作要改變數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容， 而如何改變是與數(shù)據(jù)庫的具體結(jié)構(gòu)有關(guān)的。 受限自然語言的處理 目前， NLIDB 都只能處理自然語言的一個(gè)很小的子集，因此，用戶在使用自然語言查詢時(shí)要受到很多限制 （即受限自然語言），而這些限制對(duì)用戶來講是不明確的。 其實(shí)這三方面內(nèi)容的解決是緊密纏繞在一起的。我們認(rèn)為在系統(tǒng)中增加知識(shí)的運(yùn)用是解決后兩類問題的關(guān)鍵。 NLIDB 處理的是數(shù)據(jù)庫這一特定領(lǐng)域的語言問題，它的直接處理目標(biāo)是將自然語言表述的查詢轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫查詢。 計(jì)算機(jī)處理自然語言的能力遠(yuǎn)未達(dá)到人們的想像和期望，自然語言界面的可用性也遠(yuǎn)不及圖形界面等其他類 型的界面。人們不斷追尋著這一夢(mèng)想，但這需要計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、思維科學(xué)等各學(xué)科的共同努力，相互 促進(jìn)，不斷地將各學(xué)科的成果融合起來。把中文的漢字序列切分成有意義的詞，就是中文分詞，有些人也稱為切詞。 基于字符串匹配的分詞方法 這種方法又叫做機(jī)械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個(gè)「充分大的」機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功（識(shí)別出一個(gè)詞）。由于漢語單字成詞的特點(diǎn)，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少 使用。實(shí)際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機(jī)械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。 基于理解的分詞方法 這種分詞方法是通過讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果。這種分詞方法需要使用大量的語言知識(shí)和信息?？梢詫?duì)語料中相鄰共現(xiàn)的各個(gè)字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算它們的互現(xiàn)信息。這種方法只需對(duì)語料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統(tǒng)計(jì)取詞方法。對(duì)于任何一個(gè)成熟的分詞系統(tǒng)來說，不可能單獨(dú)依靠某一種算法來實(shí)現(xiàn)，都需要綜合不同的算法。在中文分詞過程中，有兩大難題一直沒有完全突破。這種稱為交叉歧義。 交叉歧義相對(duì)組合歧義來說是還算比較容易處理，組合歧義就必需根據(jù)整個(gè)句子來判斷了。例如：「乒乓球拍賣完了」，可以切分成「乒乓 球拍 賣 完 了」、也可切分成「乒乓球 拍賣 完了」，如果沒有上下文其他的句子，恐怕誰也不知道「拍賣」在這里算不算一個(gè)詞。最典型的是人名，人可以很容易理解句子「王軍虎去廣州了」中，「王軍虎」是個(gè)詞，因?yàn)槭且粋€(gè)人的名字，但要是讓計(jì)算機(jī)去識(shí)別就困難了。 第二章 數(shù)據(jù)庫理論基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計(jì) 一個(gè)成功的信息管理系統(tǒng)，是建立在許多條件之上的，而數(shù)據(jù)庫是其中一個(gè)非常重要的條件和關(guān)鍵技術(shù)。 （ 3） 邏輯設(shè)計(jì)的任務(wù)是從 ER 圖與對(duì)應(yīng)的綱要表出發(fā)，確定各個(gè)實(shí)體及關(guān)系的表名屬性。數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)時(shí)需要綜合企業(yè)各個(gè)部門的存檔數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)需求，分析各個(gè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，按照 DBMS 提供的功能和描述工具，設(shè)計(jì)出規(guī)模適當(dāng)、正確反映數(shù)據(jù)關(guān)系、數(shù)據(jù)冗余少、存取效率高、能滿足多種查詢要求的數(shù)據(jù)模型。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫要盡量按關(guān)系規(guī)范化要求進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，但為使效 率高，規(guī)范化程度應(yīng)根據(jù)應(yīng)用環(huán)境和條件來決定。 （ 5） 數(shù)據(jù)字典設(shè)計(jì)：用數(shù)據(jù)字典描述數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)，便于維護(hù)和修改。 SQL 語句通常用于完成一些數(shù)據(jù)庫的操作任務(wù)，比如在數(shù)據(jù)庫中更新數(shù)據(jù)，或者從數(shù)據(jù)庫中檢索數(shù)據(jù)。 SQL 語言的突出優(yōu)點(diǎn)就是它的非過程化、統(tǒng)一，而且還是所有關(guān)系數(shù)據(jù)庫的公共語言。 作為統(tǒng)一的語言， SQL 可用于所有用戶的 DB 活動(dòng)模型，包括系統(tǒng)管理員、數(shù)據(jù)庫管理員、 應(yīng)用程序員、決策支持系統(tǒng)人員及許多其它類型的終端用戶。 語義字典信息，包括所有的原義字典和同義字典基本信息，食品的基本信息。 Microsoft SQL Server2021 數(shù)據(jù)庫 所謂數(shù)據(jù)庫，一些關(guān)于某 個(gè)特定主體或目的的信息集合。定義表之間的關(guān)系已合并個(gè)表數(shù)據(jù)。 MFC 是一種十分優(yōu)秀的工具 ,使得面向?qū)ο蟮能浖瘮?shù)包裝技術(shù)演變成為一種可以進(jìn)行代碼復(fù)用、簡化了程序的復(fù)雜性并使程序更加有效的軟件開發(fā)環(huán)境 ..對(duì)于使用 Windows API 進(jìn)行應(yīng)用程序開發(fā)的人員來說 , MFC 使程序員大大提高了程序開發(fā)效率 .你不必創(chuàng)建 GDU 對(duì)象 ,不必編寫許多代碼行對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行初始化 ,并且小心地跟蹤其生命周期的運(yùn)行情況 ,你只需建立一個(gè) MFC 類的實(shí)例 ,使用其默認(rèn)值 ,然后讓撤消程序來清除系統(tǒng)資源即可 . VC++ ADO 數(shù)據(jù)訪問技術(shù) Microsoft 新近推出的 UDA(Universal Data Access,一致數(shù)據(jù)訪問技術(shù) )為關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)訪問提供了一致的訪問接口 ,為企業(yè)級(jí)Intra 應(yīng)用多層軟件結(jié)構(gòu)提供了數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)。一致數(shù)據(jù)訪問技術(shù)建立在 Microsoft 的 COM(組件對(duì)象模型 )基礎(chǔ)上 ,它包括一組 COM 組件程序 ,組件與組件之間或者組件與客戶程序之間通過 標(biāo)準(zhǔn)的 COM 接口進(jìn)行通訊。傳統(tǒng)的解決方案是使用大型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) ,把所有這 些數(shù)據(jù)都移到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中 ,然后按照操作數(shù)據(jù)庫的辦法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問 ,這樣做雖然能夠按統(tǒng)一的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種操作 ,但這種間接訪問方式帶來了很多問題 ,比如數(shù)據(jù)更新不及時(shí)、空間資源的冗余和訪問效率低等等。 ADO 是應(yīng)用層的編程接口 ,它通過 OLE DB 提供的 COM 接口訪問數(shù)據(jù) ,它適合于各種客戶機(jī) /服務(wù)器應(yīng)用系統(tǒng)和基于 Web 的應(yīng)用 ,尤其在一些腳本語言中訪問數(shù)據(jù)庫操作是 ADO 的主要優(yōu)勢(shì)。另一部分由系統(tǒng)提供 , 包括一些高級(jí)服務(wù) ,如游標(biāo)功能、分布式查詢等等。利用從 COM 到 DCOM 的位置透明技術(shù) ,我們可以很方便地建立分布式應(yīng)用系統(tǒng) 。 OLE DB 模型主要包括以下一些 COM 對(duì)象 : (1)數(shù)據(jù)源 (Data Source)對(duì)象 數(shù)據(jù)源對(duì)象對(duì)應(yīng)于一個(gè)數(shù)據(jù)提供 者 ,它負(fù)責(zé)管理用戶權(quán)限、建立與數(shù)據(jù)源的連接等初始操作。OLE DB 的對(duì)象模型非常簡單 ,這種簡單性也帶來了靈活性 ,從上面的幾個(gè) COM 對(duì)象也可以看出這一點(diǎn)。ADO 的另一個(gè)特性是使用簡單 ,不僅因?yàn)樗且粋€(gè)面向高級(jí)用戶的數(shù)據(jù)庫接口 ,更因?yàn)樗褂昧艘唤M簡化的接口用以處理各種數(shù)據(jù)源。 一個(gè)典型的 ADO 應(yīng)用使用 Connection 對(duì)象建立與數(shù)據(jù)源的連接 ,然后用一個(gè) Command 對(duì)象給出對(duì)數(shù)據(jù)庫操作的命令 ,比如查詢或者更新數(shù)據(jù)等 ,而 Recordset 用于對(duì)結(jié)果集數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)或者瀏覽等操作。 從結(jié)構(gòu)上看 ,ADO 模型非常簡單 ,但使用上又非常靈活 ,下面我們先從單個(gè)對(duì)象的角度進(jìn)行討論 : (1) Connection 對(duì)象 Connection 對(duì)象代表與數(shù)據(jù)源之間的一個(gè)連接 ,ADO 的 Connec tion 對(duì)象封裝了 OLE DB 的數(shù)據(jù)源對(duì)象和會(huì)話對(duì)象。 CursorLocation 屬性以便指定使用客戶端游標(biāo) ,以便在客戶程序中使用批處理修改方式。 Execute 方法執(zhí)行命令。 Connection 對(duì)象是 ADO 的基本對(duì)象之一 ,它獨(dú)立于所有其他的對(duì)象。 Command 對(duì)象的用法下 : CommandText 屬性設(shè)置命令串。 Prepared 屬性指示底層的提供者為當(dāng)前命令準(zhǔn)備一個(gè)編譯過的版本 ,以后再執(zhí)行時(shí) ,速度會(huì)大大加快。 Command 對(duì)象執(zhí)行時(shí) ,既可以通過 ActiveConnection 屬性指定相連的 Connection 對(duì)象 ,也可以獨(dú)立于 Connection 對(duì)象 ,直接指定連接串 ,即使連接串與 Connection 對(duì)象的連接串相同 ,Command 對(duì)象仍然使用其內(nèi)部的數(shù)據(jù)源連接。動(dòng)態(tài)游標(biāo)允許各種移動(dòng)操作 ,包括前移、后移等等 ,并且其他用戶所做的操作也可以直接反映出來。 Open 方法打開記錄集數(shù)據(jù) ,既可以在 Open 之前對(duì)ActiveConnection屬性賦值 , 指定 Recordset對(duì)象使用連接對(duì)象 ,也可以直接在 Open 方法中指定連接串參數(shù) ,ADO 將創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)部連接 ,即使連接串與外部的連接對(duì)象相同 ,它也使用新的連接對(duì)象。 提供了兩種記錄修改方式 :立即修改和批修改。 Recordset 對(duì)象是 ADO 數(shù)據(jù)操作的核心 ,它既可以作為 Connection對(duì)象或 Command 對(duì)象執(zhí)行特定方法的結(jié)果數(shù)據(jù)集 ,也可以獨(dú)立于這兩個(gè)對(duì)象而使用 ,由此可以看出 ADO 對(duì)象在使用上的靈活性。ADO 的其他集合對(duì)象及其元素對(duì)象 ,都用在特定的上下文環(huán)境中 ,比如 Parameter 對(duì)象一定要與某個(gè) Command 對(duì)象相聯(lián)系后 ,才能真正起作用?？荚囆畔⒈怼? （ 5）生成查詢語言。 輸入自然語言的關(guān)鍵詞 CString strYear[8]。 case 2: m_pRecordsetFieldsGetItem(_variant_t(FieldName))Value=short(atoi(RealData))。 break。 } return false。 } else { ::MessageBox(NULL,ERROR 。 return hr == S_OK。 } 打開表 bool CAccountAdo::OpenRecord(LPCSTR lpSqlstring) { HRESULT hr = S_OK。e) { dump__error(e)。 UpdateData(true)。 return。 return。 if(()=0) { dis_status(輸入新語義 )。 \ and table_id=%d and word_id=%d,(LPCSTR)m_edit3,intProvince,intWord)。 ()。 return。 (table_id,(LPCSTR)strBuf,2)。 (%d,())。 m_edit3=。 ()。 bool bFind。 //CStr