Абстракт

Овај рад представља развој система за аутоматско превођење српског природног језика у SQL упите, познатог као Text-to-SQL задатак. Развијени систем адресира кључни изазов приступачности релационих база података корисницима без техничког знања о SQL синтакси, уз додатну комплексност рада са српским језиком за који не постоје јавно доступни скупови података за овај задатак. Систем је реализован као вишеслојна архитектура која се састоји од четири компоненте. Прва компонента је хибридни модул (NER – embedding модел). Друга компонента је модул за формирање структурираног инпута који преводи екстраховане ентитете у линеаризовани формат погодан за неуралну мрежу. Трећа компонента је Encoder-Decoder Transformer модел трениран од нуле. Четврта компонента је модул за аутоматско генерисање тренинг података који из шеме базе података креира парове покривајући девет типова SQL упита.