日期:2023-10-10 阅读量:0次 所属栏目:写作指导
论点(一):使用自然语言处理技术提高数据库检索的效率和准确性。
⑴.论证方式:通过实验证明自然语言处理技术在数据库检索中的应用能够显著提高检索的速度和准确性。
⑵.示例: Cheng, Y., Zhang, X., Chen, Y., & Tan, Y. (2017). A method of query expansion based on natural language processing for database retrieval. International Journal of Web Information Systems, 13(4), 420-437.
论点(二):基于自然语言处理的数据库查询优化方法能够提高查询的效率和性能。
⑴.论证方式:通过设计和实现基于自然语言处理的数据库查询优化方法,比较性能指标来证明其优势。
⑵.示例: Haugerud, H., & Øvrelid, L. (2020). Efficient Natural Language Processing Queries to Relational Databases. In ECIR.
论点(三):利用自然语言处理技术实现数据库中的信息抽取和知识发现。
⑴.论证方式:通过构建自然语言处理模型和运用数据挖掘算法,进行数据库中的信息抽取和知识发现的实证研究。
⑵.示例: Yang, C., Lv, T., Li, W., & Zhao, Y. (2020). A Survey of Natural Language Processing Techniques for Information Extraction from Textual Big Data. Data Science and Engineering, 5(3), 189-209.
论点(四):基于自然语言处理的数据库查询语义解析方法能够提升查询语义的理解和匹配准确性。
⑴.论证方式:通过设计和实现基于自然语言处理的数据库查询语义解析方法,评估其对查询语义的理解和匹配准确性的改进效果。
⑵.示例: Zheng, Y., Hao, F., & Liu, X. (2018). Query Interpreter: A Query Semantic Parser for Structured Tables Based on Natural Language Processing. In International Conference on Database Systems for Advanced Applications (pp. 315-331). Springer, Cham.
论点(五):利用自然语言处理技术改进数据库的问答系统。
⑴.论证方式:通过设计和实现基于自然语言处理的数据库问答系统,评估其在问答准确性和用户体验方面的改进效果。
⑵.示例: Das, R., Shrivastava, M., Calder, J., & Bleiholder, J. (2017). Enabling End-to-End Natural Language Interfaces to Databases. In Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data (pp. 1583-1586).
论点(六):使用自然语言处理技术实现数据库中的情感分析和情感检索。
⑴.论证方式:通过构建情感分析模型和情感检索算法,进行数据库中的情感分析和情感检索的实证研究。
⑵.示例: Hu, F., Si, L., Liu, T., Zhao, H., & Ji, H. (2020). ADAS: Attentive and Diverse Answer Selection for Natural Language Database Interfaces. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 2807-2818).
论点(七):结合自然语言处理技术提高数据库中的实体识别和关系抽取的效果。
⑴.论证方式:通过设计和实现结合自然语言处理技术的实体识别和关系抽取方法,评估其在数据库中的效果提升。
⑵.示例: Xu, X., Stoyanovich, J., Shang, K., & Wei, K. (2018). Entity Extraction and Ad-Hoc Querying of Web Tables Using Natural Language Interfaces. In Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference (pp. 421-430).
论点(八):利用自然语言处理技术提高数据库中信息检索的语义匹配精度。
⑴.论证方式:通过构建语义匹配模型和算法,对比自然语言处理技术与传统方法在数据库信息检索中的语义匹配精度差异。
⑵.示例: Chen, Y., Zhou, Q., Huang, Z., & Chen, Z. (2018). Semantic Indexing of Relational Database Using Multiple Transparent Semantic Models. IEEE Transactions on Software Engineering, 44(4), 402-422.
论点(九):利用自然语言处理技术实现数据库中的自动摘要提取和文本生成。
⑴.论证方式:通过构建自动摘要提取和文本生成模型,对比自然语言处理技术与传统方法在数据库中的效果差异。
⑵.示例: Gong, W., Yan, J., Gao, R., Fang, J., & Wu, Y. (2019). Conditional Variational Autoencoder for Automatic Summarization of Relational Database Content. International Journal of Intelligent Systems, 34(4), 808-830.
论点(十):基于自然语言处理技术的数据库查询意图识别和意图理解方法能够提升交互式查询系统的用户体验。
⑴.论证方式:通过设计和实现基于自然语言处理的数据库查询意图识别和意图理解方法,评估其在用户体验方面的改进效果。
⑵.示例: Liu, X., Gopinath, D., & Nejdl, W. (2019). IntentNet: A Novel Deep Learning Framework for Intent Classification and Slot Filling in Spoken Language Understanding. In Proceedings of the 2019 World Wide Web Conference (pp. 2755-2761).
论点(十一):使用自然语言处理技术实现数据库中的多模态数据分析和查询。
⑴.论证方式:通过构建多模态数据分析和查询框架,比较自然语言处理技术与传统方法在数据库中的效果差异。
⑵.示例: Li, G., Liu, H., Zhang, X., & Chen, Y. (2019). Graph-Based Interactive Multimodal Data Analysis Framework. IEEE Transactions on Services Computing, 13(4), 593-606.