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NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+

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简介：
NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+ 是一个结合PyTorch和Keras框架的自然语言处理项目，专注于将自然语言问题转换为结构化查询语句（SQL），以实现与数据库的数据交互。该项目旨在优化模型训练效率并提高跨库查询性能。 Bert4Keras-LZ代码说明：本代码将BERT、albert、Roberta预训练模型整合到wikisql与nl2sql表格数据集中，以检验这些预训练模型在表格问答任务中的效果。 环境配置： - tensorflow == 1.14 - keras == 2.2.4 - bert4keras == 0.7.0 - keras_bert == 0.80 - python == 2.7 / 3.5 数据集下载： - WikiSQL：（此处省略具体链接） - NL2SQL：无文件 运行代码： 1. 运行 `python wikisql_bert.py` 2. 运行 `python nl2sql_bert.py` 结果展示： 运行上述命令后，将得到预训练模型在wikisql与nl2sql数据集上的表格问答效果。

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  • NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+
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    NL2SQL-LZ-pytorch-Keras+ 是一个结合PyTorch和Keras框架的自然语言处理项目，专注于将自然语言问题转换为结构化查询语句（SQL），以实现与数据库的数据交互。该项目旨在优化模型训练效率并提高跨库查询性能。 Bert4Keras-LZ代码说明：本代码将BERT、albert、Roberta预训练模型整合到wikisql与nl2sql表格数据集中，以检验这些预训练模型在表格问答任务中的效果。 环境配置： - tensorflow == 1.14 - keras == 2.2.4 - bert4keras == 0.7.0 - keras_bert == 0.80 - python == 2.7 / 3.5 数据集下载： - WikiSQL：（此处省略具体链接） - NL2SQL：无文件 运行代码： 1. 运行 `python wikisql_bert.py` 2. 运行 `python nl2sql_bert.py` 结果展示： 运行上述命令后，将得到预训练模型在wikisql与nl2sql数据集上的表格问答效果。
     
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