只想知道称为数据库的自然语言接口的字段是否是死路一条 自20年以来，没有更多的文章被发展出来，也没有最新的论文发表。
要求该领域的任何专家解决问题
答案 0 :(得分：3)
不，恰恰相反：今天这种类型的技术是前所未有的热门话题。自然语言处理技术正在迅速发展，并与它们一起发展自然语言接口。允许以自然语言与计算机通信的解决方案至关重要，因为它们可以轻松访问数据并帮助弥合人与计算机之间的通信差距。
例如，今天的公司数据库非常庞大，只有经验丰富的程序员才能接触到它们。从数据库中检索信息通常需要特殊技能，例如SQL知识，但是，我们每天与数据库交互的大多数人都没有这种背景。这就是为什么非技术人员越来越需要能够从数据库中检索信息而无需编写SQL查询。自然语言接口解决了这个问题。
今天，有几个NLP到数据库解决方案肯定已经找到了一个现成的市场，因为它们大大简化了处理数据和让每个人都可以访问数据的过程！ NLP到数据库解决方案的一个流行示例是FriendlyData API--一种用于数据库的开创性的基于云的NLP解决方案，它将自然语言转换为对数据库的查询。 LINK
这将成为人机关系的新时代！据Gartner称，到2020年，将使用自然语言或基于语音的搜索生成一半的分析查询。自然语言处理在Gartner's TOP 10 Strategic Technology Trends in 2017。
Here是关于NLP角色和最佳NLP API概述的好文章。 NLP到数据库的API，您可以在其中了解更多信息。
答案 1 :(得分：2)
聚会晚了一点，但这仍然是一个有效的问题。我是DataLingvo（企业API可以将自然语言转化为行动）的共同创始人-完全公开...
您很少看到NLP-for-SQL的主要原因是大多数现代数据不再存储在仅SQL数据库中...该数据存储在具有REST端点，NoSQL数据库的无数SaaS服务中，Hadoop等。某些数据仍可以肯定地存储在SQL RDBMS中，但与20到30年前相比还没有达到100％。
转换自然语言界面/理解（NLI / NLU）是一个迅速发展的领域：亚马逊Alexa，Siri，Cortana，Google Duplex，MS Luis，IBM Watson和DataLingvo仅举几个新进入者。
答案 2 :(得分：1)
不，这不是死路一条，仍然是自然语言理解（NLU）的一个非常具有挑战性的领域。事实上，最近学术界和工业界已经就语音/文本命令做了很多有趣的工作。
最近由阿根廷人工智能机构Machinalis开展的相关项目QuePy。目前支持MQL和Sparql，它是一个python框架：
...将自然语言问题转换为数据库查询中的查询 语言。它可以轻松定制到不同类型的问题 在自然语言和数据库查询中。所以，你很少编码 可以建立自己的系统，以自然语言访问您的 数据库中。
过去10年发表的关于这一主题的论文包括（*免责声明，我没有阅读过任何这些，但我把它们作为一个例子）：
我是通过在Google学术搜索中搜索自然语言到SQL 找到的。我建议你这样做，熟悉该地区目前的工作。您应该在那里找到更多最新的研究。
答案 3 :(得分：1)
没有。我将引用一些自然语言查询产品（将http添加到网址）：
答案 4 :(得分：1)