买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种基于上下文与模式匹配的Text2SQL语义缓存方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121681573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610179168.6，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种基于上下文与模式匹配的Text2SQL语义缓存方法是由赵志刚;王庆瀚;李响;李传涛;王春晓;李锦涛;马江霖;张杨;杨文惠;张广东;刘言设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文与模式匹配的Text2SQL语义缓存方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于上下文与模式匹配的Text2SQL语义缓存方法，涉及自然语言处理与数据库交互领域，该方法包括：将用户查询输入至语义压缩模块，提取语义显著关键词得到候选集，通过大语言模型提取并构建词汇集，通过句法组织器得到压缩查询；将历史对话输入至上下文编码器，通过编码和两级注意力得到全局上下文表示；将压缩查询进行粗粒度过滤，形成最新候选集；将全局上下文表示和最新候选集进行细粒度上下文匹配，得到上下文相似度；将上下文相似度与预设阈值进行比较，判断缓存是否命中，若缓存命中，则将命中的SQL语句与数据库交互，返回查询结果。本发明解决了SQL复用准确率低、响应延迟高的问题。

本发明授权一种基于上下文与模式匹配的Text2SQL语义缓存方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文与模式匹配的Text2SQL语义缓存方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.将用户查询输入至语义压缩模块，提取语义显著关键词，得到候选集，通过大语言模型提取并构建候选集中以SQL为中心的词汇集作为核心术语，通过句法组织器得到压缩查询； S2.将历史对话输入至上下文编码器，通过TaBERT模型编码和两级注意力得到全局上下文表示； S3.将所述压缩查询进行基于语义和模式匹配的粗粒度过滤，形成最新候选集；将所述全局上下文表示和最新候选集进行细粒度上下文匹配，得到上下文相似度； S4.将上下文相似度与预设阈值进行比较，判断缓存是否命中，若缓存命中，则将命中的SQL语句与数据库交互，返回查询结果；若否，返回步骤S1并更新缓存； 步骤S2包括： S21.输入历史对话至TaBERT模型进行编码，得到token级嵌入； S22.通过基于轮内注意力和轮间注意力的两级注意力机制处理，得到全局上下文表示； 步骤S21包括： S211.输入历史对话，其中表示第个历史用户自然语言查询，为与查询对应的SQL执行语句； S212.构建含SQL感知句法标记的输入序列： ； 其中，为带标记的，为带标记的； S213.通过插入句法标签区分结构元素，所述结构元素包括SQL关键字、列和表； S214.对所述序列通过TaBERT模型进行上下文编码，得到token级嵌入； 步骤S22包括： S221.输入第轮的编码片段，对应用多头自注意力层，计算查询、键、值的注意力分数；通过的[CLS]token导出第轮的轮内语义表示； S222.将所有轮次的轮内表示进行拼接，建模多轮对话中当前查询与历史SQL逻辑的依赖，其中，为对话轮次； S223.将输入Transformer编码器中，通过的[CLS]token输出全局上下文表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。