全书分为3个部分：
1. 第一部分主要介绍了NL2SQL技术的相关背景知识，包括对NL2SQL任务的描述和价值探讨、国内外相关数据集的对比分析以及相关前置技术的介绍与实现
2. 第二部分深入解构当前NL2SQL技术领域的若干主流技术路线，并着重分析了各个技术方案的优势与不足，为开发者提供模型选择的参考依据
3. 第三部分包含NL2SQL实践指导相关篇章，结合相关代码，以单表无嵌套和多表有嵌套为例，从数据预处理、模型的构建，模型优化技巧等方面为读者构建了完整的NL2SQL技术实现流程
读者通过对本书的阅读，可以对自然语言处理语义解析领域新兴的子任务——NL2SQL有一个清晰地认识。本书充分介绍了语义解析任务相关研究进展，对主流技术方案进行了详细阐述与分析，并从实践的角度展示了NL2SQL完整的技术实现流程，希望帮助读者深入理解并高效搭建起语义解析框架，同时对语义解析领域的发展起到一定的促进作用。

WU

人工智能\自然语言处理

这是一本探讨NLP技术实践的书，其核心内容是语义解析技术的多种技术路线，涵盖了机器翻译、模板填充、强化学习、GNN以及中间表达等多个方向。作者显维是一位多次在算法竞赛中获奖的专家，在NLP技术领域有着丰富的实践经验。本书也是基于其多年实践经验和技术思考编写而成。本书包含了众多的代码实现，让读者能够深入了解语义解析技术的原理和应用。此外，本书还探讨了技术的落地思考和原型系统构建，帮助读者更好地将技术应用于实践中。总之，这本书是一本深入浅出、实用性极高的技术参考书，对想要深入了解语义解析技术和将其应用于实践的读者来说，是一本不容错过的好书。
——苏海波，百分点科技首席算法科学家

本书着眼于特定领域或不开放知识库的问答系统构建，该项研究与通用知识问答具有很强的互补性，可能会成为下一个阶段的研发和创业热点。本书的推出非常及时，有利于读者迅速进入该领域并进行产品研发。本书主要作者易显维在机器学习、知识图谱和强化学习等领域都进行过大量的工程实践，同时他也十分乐于分享自己的心得体会和最新进展。本书完整地记载了他和团队科研突破的实战经验，既有深度又有广度，干货满满。无论是正在从事这方面研究的同行，还是NLP和知识图谱的初学者，本书都具有非常好的阅读价值。
——虞凡，东风畅行科技首席技术官

如果你正在找有关NL2SQL的中文教程，这本书可能是不错的选择。全书介绍了5种主要语义解析技术在NL2SQL任务上的应用，并通过无嵌套SQL、复杂嵌套SQL、知识图谱问答、表格预训练、竞赛方案解析等示例，翔实地介绍了NL2SQL落地实践技巧。全书配套了大量实现代码，具有高度的实践指导性。
——张啸宇，三次NL2SQL挑战赛冠军

语义解析：自然语言生成SQL实践指南

第1章 自然语言生成SQL全面解析
1.1 企业级自然语言应用难点分析
1.2 NL2SQL方案的提出：将自然语言转换为SQL查询
1.3 典型应用案例
1.3.1人机交互中的NL2SQL
1.3.2增强分析中的NL2SQL
1.4 NL2SQL在学术界与企业界情况分析
1.5 本章小结
第2章NL2SQL相关技术
2.1 机器翻译
2.1.1机器翻译的原理和方法
2.1.2机器翻译中的语义解析
2.2 强化学习
2.2.1 强化学习原理浅析
2.2.2运用回报函数对生成式任务进行评估
2.3 自然语言处理中的迁移学习
2.3.1迁移学习研究的问题
2.3.2迁移学习的基本范式
2.4图神经网络
2.4.1图神经网络的原理浅析
2.4.2 图神经网络的通用框架
2.4.3 图神经网络的变体
2.5 本章小结
第3章基于机器翻译的语义解析技术
3.1 NL2SQL翻译框架的构建
3.1.1机器翻译Seq2Seq模型原理
3.1.2 NL2SQL中的Seq2Seq
3.1.3 利用Seq2Seq构建NL2SQL翻译框架
3.2 从序列到集合：SQLNET
3.2.1 Seq2Seq的思路的两个问题
3.2.2 Sequence-to-Set
3.2.3 Column attention
3.2.4 模型训练细节
3.3 本章小结
第4章基于模板填充的语义解析技术
4.1 模板定义与子任务分解
4.1.1模板定义
4.1.2 子任务分解
4.2 六个子任务完成模板填充：X-SQL
4.2.1 预测条件个数
4.2.2 预测条件列
4.2.3 预测条件运算符
4.2.4 预测条件目标值
4.2.5 预测查询目标列
4.2.6 预测查询聚合操作
4.3 本章小结
第5章基于强化学习的语义解析技术
5.1 强化学习架构的构建
5.1.1定义学习要素
5.1.2 SQL生成决策网络
5.1.3 加速模型收敛的方法
5.2 弱监督强化学习方案：MAPO
5.2.1 回报函数的构造
5.2.2 基于语法的神经符号机（neural symbolic machine）
5.3 本章小结
第6章基于图神经网络的语义解析技术
6.1 GNN框架的构建
6.1.1 NL2SQL中的GNN
6.1.2 利用GNN构建NL2SQL生成框架
6.2 GNN-based编码表结构信息：Global GNN
6.2.1 从Schema构造图结构表征
6.2.2Query 重排列（re-ranking）
6.3融合“显式”与“隐式”的图构建策略：RAT-SQL
6.3.1 构造Graph
6.3.2 Encoding 及“关系注意力”机制
6.4 本章小结
第7章基于中间表达的语义解析技术
7.1 Mismatch 难题
7.1.1 NL2SQL中的mismatch 难题
7.1.2 中间表达的作用
7.2 中间表达层的巧妙设计：IRNET
7.2.1 引入中间表达层SemQL
7.2.2 IRNET代码精析
7.3 本章小结
第8章NL2SQL技术选型
8.1 技术对比分析
8.1.1 NL2SQL数据竞赛优胜方案
8.1.2 各类技术方案的优势分析
8.2 选型策略
8.2.1 NL2SQL代表性数据集全面分析
8.2.2 基于数据集分析的选型策略
8.3 本章小结
第9章 面向无嵌套简单SQL查询的原型系统构建
9.1 列名解析
9.1.1 带表名信息的列名特征构建
9.1.2 基于列名的注意力机制设计
9.1.3 列名解析模型的搭建与训练
9.2 条件解析
9.2.1 融合数据库信息的条件构造
9.2.2 条件解析模型的搭建与训练
9.3 原型系统Demo演示
9.4 本章小结
第10章 面向复杂嵌套SQL查询的原型系统构建
10.1 NL2SQL处理复杂嵌套SQL查询的难点剖析
10.1.1 复杂嵌套SQL语句
10.1.2 难点与对策分析
10.2 嵌套模式解析
10.2.1 构建复杂SQL语句的中间表达形式
10.2.2 嵌套解析模型的搭建与训练
10.3 融合嵌套信息的列名解析
10.3.1 嵌套信息的编码设计
10.3.2 模型的搭建与训练
10.4 融合嵌套信息的条件解析
10.5 原型系统Demo演示
10.6 本章小结
第11章实践技巧
11.1模型优化策略
11.1.1样本不均衡的处理方法
11.1.2如何设计合理的中间表达
11.1.3区分同名列的方法
11.2模型增强
11.2.1数据增强在NL2SQL中的使用
11.2.2 NL2SQL中的迁移学习
11.3 本章小结