PHƯƠNG PHÁP CHUYỂN ĐỔI CÂU TRUY VẤN BẰNG NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN SANG TRUY VẤN SQL

Abstract

Nghiên cứu “Phương pháp chuyển đổi câu truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên sang truy vấn SQL” tập trung vào việc phát triển một hệ thống có khả năng hiểu và chuyển đổi các câu truy vấn được viết bằng tiếng Anh sang các câu lệnh SQL tương ứng để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Mục tiêu chính của đề tài là hỗ trợ người dùng không chuyên về kỹ thuật có thể truy vấn thông tin từ cơ sở dữ liệu một cách tự nhiên, chính xác mà không cần hiểu biết sâu về cú pháp SQL. Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu sử dụng mô hình T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) – một trong những kiến trúc học sâu nổi bật trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mô hình được huấn luyện và tinh chỉnh trên tập dữ liệu gồm các cặp câu truy vấn tiếng Anh và truy vấn SQL tương ứng. Quá trình thực hiện bao gồm các bước như thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào, chuẩn hóa cú pháp, tiền xử lý văn bản, huấn luyện mô hình T5, và cuối cùng là đánh giá hiệu quả của mô hình dựa trên độ chính xác của truy vấn đầu ra. Kết quả của nghiên cứu cho thấy mô hình có khả năng chuyển đổi chính xác các câu hỏi tiếng Anh sang truy vấn SQL với độ chính xác cao, đặc biệt là với các câu truy vấn đơn và có cấu trúc rõ ràng. Mô hình không chỉ cải thiện trải nghiệm truy vấn dữ liệu cho người dùng mà còn mở ra tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như chatbot tư vấn dữ liệu, hệ thống hỏi đáp thông minh, hoặc trợ lý ảo trong môi trường doanh nghiệp. Nghiên cứu khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng mô hình ngôn ngữ hiện đại vào bài toán Text-to-SQL, đồng thời cung cấp một hướng tiếp cận có giá trị tham khảo cho các nghiên cứu và hệ thống tương tự trong tương lai.