[en] A NOVEL SOLUTION TO EMPOWER NATURAL LANGUAGE INTERFACES TO DATABASES (NLIDB) TO HANDLE AGGREGATIONS

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: ALEXANDRE FERREIRA NOVELLO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] BANCOS DE DADOS; [pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL - NATURAL LANGUAGE PROCESSING - NLP; [pt] PERGUNTAS E RESPOSTAS - QUESTION ANSWERING - QA; [pt] INTERFACE DE LINGUAGEM NATURAL PARA BANCO DE DADOS - NATURAL LANGUAGE INTERFACE TO DATABASE - NLIDB; [pt] AGREGACAO; [pt] SQL; [en] DATABASE DESIGN; [en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING -NLP; [en] QUESTION ANSWERING - QA; [en] NATURAL LANGUAGE INTERFACE TO DATABASE - NLIDB; [en] AGGREGATION; [en] SQL
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53772&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53772&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53772

[pt] Perguntas e Respostas (Question Answering - QA) é um campo de estudo dedicado à construção de sistemas que respondem automaticamente a perguntas feitas em linguagem natural. A tradução de uma pergunta feita em linguagem natural em uma consulta estruturada (SQL ou SPARQL) em um banco de dados também é conhecida como Interface de Linguagem Natural para Bancos de Dados (Natural Language Interface to Database - NLIDB). Os sistemas NLIDB geralmente não lidam com agregações, que podem ter os seguintes elementos: funções de agregação (como contagem, soma, média, mínimo e máximo), uma cláusula de agrupamento (GROUP BY) e uma cláusula HAVING. No entanto, eles fornecem bons resultados para consultas normais. Esta dissertação aborda a criação de um módulo genérico, para ser utilizado em sistemas NLIDB, que permite a tais sistemas realizar consultas com agregações, desde que os resultados da consulta que o NLIDB retorna sejam, ou possam ser transformados, em um resultado no formato tabular. O trabalho cobre agregações com especificidades como ambiguidades, diferenças de escala de tempo, agregações em atributos múltiplos, o uso de adjetivos superlativos, reconhecimento básico de unidade de medida, agregações em atributos com nomes compostos e subconsultas com funções de agregação aninhadas em até dois níveis.