| Titre : | Generalizing and improving Oracle’s Natural Language to Property Graph Query Language system (NL2PGQL) | | Type de document : | projet fin études | | Auteurs : | Hamza FAWZI, Auteur | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | e-Management et Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | NLIDB, Ontologie, Graphes, PGX, Database, NLP, PGQL, Python. | | Index. dĂ©cimale : | 2115/19 | | RĂ©sumĂ© : | Récupérer des informations pertinentes à partir d’une base de données est essentielle.
Cependant, cette tâche peut être difficile pour ceux qui connaissent le domaine, mais ne
sont pas familiarisés avec les langages de requête tel que SQL et PGQL. C’est ainsi que
les interfaces en langage naturel pour les bases de données NLIDB ont vu le jour.
Parmi ces systèmes on retrouve ATHENA, NLIDB piloté par une ontologie pour l’interrogation
en langage naturel de bases de données relationnelles complexes en utilisant
des ontologies spécifiques à un domaine. ATHENA est composée d’une approche en deux
étapes : un langage d’interrogation intermédiaire sur une ontologie. appelé OQL, et une
étape de conversion vers le langage de requête PGQL dans notre cas.
Mon stage consistait à améliorer le prototype NL2PGQL, NLDIB proposé par Oracle.
L’objectif étant de le rendre plus générique, afin de prendre en charge divers graphes, des
questions plus souples, des requêtes plus complexes, et d’évaluer sa performance face à
d’autres solutions existantes et d’illustrer mon travail avec divers applications.
Ce document représente un rapport qui rendra compte de manière fidèle et analytique le
travail effectué durant mon stage.
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Generalizing and improving Oracle’s Natural Language to Property Graph Query Language system (NL2PGQL) [projet fin études] / Hamza FAWZI, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français ( fre) | Catégories : | e-Management et Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | NLIDB, Ontologie, Graphes, PGX, Database, NLP, PGQL, Python. | | Index. dĂ©cimale : | 2115/19 | | RĂ©sumĂ© : | Récupérer des informations pertinentes à partir d’une base de données est essentielle.
Cependant, cette tâche peut être difficile pour ceux qui connaissent le domaine, mais ne
sont pas familiarisés avec les langages de requête tel que SQL et PGQL. C’est ainsi que
les interfaces en langage naturel pour les bases de données NLIDB ont vu le jour.
Parmi ces systèmes on retrouve ATHENA, NLIDB piloté par une ontologie pour l’interrogation
en langage naturel de bases de données relationnelles complexes en utilisant
des ontologies spécifiques à un domaine. ATHENA est composée d’une approche en deux
étapes : un langage d’interrogation intermédiaire sur une ontologie. appelé OQL, et une
étape de conversion vers le langage de requête PGQL dans notre cas.
Mon stage consistait à améliorer le prototype NL2PGQL, NLDIB proposé par Oracle.
L’objectif étant de le rendre plus générique, afin de prendre en charge divers graphes, des
questions plus souples, des requêtes plus complexes, et d’évaluer sa performance face à
d’autres solutions existantes et d’illustrer mon travail avec divers applications.
Ce document représente un rapport qui rendra compte de manière fidèle et analytique le
travail effectué durant mon stage.
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Generalizing and improving Oracle’s Natural Language to Property Graph Query Language system (NL2PGQL) / Hamza FAWZI
