中文自动转SQL，准确率高达92%

队从来自CMU、北大、清华、上交、南大、中科大等多所高校和移动、平安、搜狗等公司的1457支参赛队伍中脱颖而出，超过92%的成绩，让比赛评委、复旦大学教授肖仰华惊喜的说：“结果完全超出预期”。

而另一位评委、比赛主办方追一科技的CTO刘云峰说，该任务的准确率从比赛初期最好成绩60%多提升到超过92.19%的水平，提升幅度超出了他们原本的想象。

而且由于本次比赛用到的中文数据集难度比WikiSQL英文数据集要高，证明在同样设定下，冠军团队的方案已经超过了国外机构最佳算法（state-of-the-art）在中文任务上的表现。

NL2SQL最佳方法揭秘

NL2SQL，也就是把自然语言“翻译”成机器能理解的SQL语句，在人机交互中有巨大的价值，这样的成绩意味着，92.19%的情况下，你说的话都能被机器准确的理解，并给到你想要的答案。

那么，既然机器能理解人话，那从纷繁复杂的数据库中找到资料也是更为容易的事情了。

肖仰华教授说，现在阻碍大数据价值变现的最大难题就是访问数据门槛太高，依赖数据库管理员写复杂的SQL，而且考虑到中文的表述更加多样，中文NL2SQL要比英文难很多。

，解决了从中文人类语言到SQL这种计算机语言的转化问题，那些和你对话的AI系统们，就会变得更“聪明”，更容易理解你的问题并找到答案，App里的智能客服、家里的智能音箱们一问三不知的情况也会少很多。

针对中文NL2SQL的问题，冠军团队的张啸宇在比赛答辩中揭秘了实现的方法：

（编辑：广元站长网）

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