4.3.3 Natural Language Interfaces to DatabaseArea terkait dengan penelitian ini adalah natural language interface to database (NLIDB).Sistem NLIDB adalah Sistem informasi yang memungkinkan pengguna untuk mengambil informasi dari database melalui queries dalam bentuk inputting bahasa alami , misalnya , inggris.Riset dari NLIDB dimulai dengan proses dari natural language processing (NLP) dan itu sekarang menjadi salah satu aplikasi yang paling sukses dari NLP.Berdasakan dari mekanisme dari konstruksi query,sistem NLIDB dapat diklasifikasikan kepada tiga tipe dasar:pattern-matching systems, syntax-based systems and semantic grammar systems

4.3.3.1 Pattern-Matching NLIDB SystemsSebuah pattern-matching sistem nlidb mengaplikasikan sebuah set menghubungkan aturan untuk masukan bahasa alami ( pertanyaan ) dan kemudian langsung merumuskan database query.Misalkan sebuat table disebut T_Partners di dalam database yang berisi informasi kontak bisnis yang sama sebagai nama perusahaan , presiden , dan nomor telepon .Aturan yang digunakan dalam sistem NLIB akan terangkum dalam subtopik subtopik berikut

Pola:“President/CEO” of <A Company Name>”

Permintaan sesuai dengan pola di atas:SELECT President FROM T_Partnter WHERE Company_Name = <ACompany Name>

Jika user menginput ke ke dalam system “What’s the CEO of ABC Ltd.?”Maka sistem akan menghasilkan query:SELECT President FROM T_Partnter WHERE Company_Name =‘ABC Ltd.’Hasil yang diperoleh dari data dengan menjalankan pencarian query tersebut akan dikembalikan ke pengguna.

4.3.3.2 Syntax-Based NLIDB Systems

Sebuah sintax berdasarkan sistem NLIDB menggunakan sintaksis parser untuk mengidentifikasi konstituen pohon dari kalimat pertanyaan yang dimasukan oleh pengguna.Konstituen pohon itu adalah bagian wilayah dipetakan untuk query database ekspresi pre-defined sesuai dengan sintaksis grammars.

Sintaksis parser adalah perangkat lunak yang bisa bahasa alami menganalisis sintaksis kalimat .Parser dibangun berdasarkan aturan aturan dan tata bahasa kamus .Parser language-specific umumnya karena karakteristik dari aturan tata bahasa dan kamus .Hasil bagi parser sebuah kalimat adalah representasi dari sintaksis kalimat itu .Sintaksis representasi itu terutama berisi tiga macam: informasi bagian dari pidato

Bagian dari pidato dari sebuah kata dalam kalimat yang adalah bahasa kategori , yang menjelaskan bagaimana sebuah kata yang digunakan dalam kalimat .Ada delapan bagian dari pidato penetapan tradisional di inggris: tata bahasa kata kerja , kata benda , kata ganti , kata sifat , kata keterangan , preposisi , yang sama , dan kata seru

Example 4.1. A sentenceFat cats like fresh fish.With parts of speech tags:Fat (adjective) cats (noun) like (verb) fresh (adjective) fish (noun).

Membentuk frasa kata .Sebuah frase yang adalah jumlah dari dua atau lebih kata kata tata bahasa yang terkait bersama sama tanpa subjek dan predikat.Kebanyakan glr juga dapat ekstrak frase .Proses ini disebut chunking .Sebagai pos tag untuk kata-kata , frase adalah juga tergolong menurut mereka chunk sintaksis tag ( peran ) seperti benda frase ( np ) , kerja frase ( vp ) , frase preposisional ( pp ) dan kata keterangan frase ( advp ) .Demi kesederhanaan , kita menggunakan istilah pos untuk merujuk kepada kedua bagian dan bagian dari pidato dibahas sebelumnya .Yang lengkap deskripsi pos untuk tag dan chunk tag , tolong merujuk kepada penn proyek treebank website.

Parser juga menghasilkan konstituen representasi untuk kalimat-kalimat yang dianalisis.Konstituen dari kalimat pohon adalah sebuah struktur konstituen disebut pohon .Hubungan antara kata kata atau frase yang mewakili konstituen di pohon .

Berdasarkan pohon konstituen , glr menggunakan satu set tata bahasa aturan untuk menghasilkan tanah hubungan sintaksis antara kata-kata atau frasa .Misalnya , pada gambar 4.1 , parser dapat menemukan seorang yang hubungan: kucing yang subjek seperti ( kata kerja )Bahasa alami parsing adalah dukungan teknik untuk banyak aplikasi lain

seperti question-answering , terjemahan mesin , informasi ekstraksi dan ejaan koreksi .Namun , bahasa alami parsing juga merupakan menantang penelitian perbincangan dalam pengolahan bahasa alami karena ambiguitas dan variasi karakteristik bahasa alami .Penelitian dan pengembangan glr telah menerima semakin lebar sintaksis perhatian kedua dalam bidang akademik dan di praktisi .Banyak sintaksis glr telah dikembangkan untuk penelitian atau tujuan komersial .Adalah beberapa contoh berikut sintaksis parser .

• The Stanford Parser:http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml• Robust Accurate Statistical Parsing (RASP):http://www.informatics.sussex.ac.uk/research/groups/nlp/rasp/project.html• Collins Parser:http://morphix-nlp.berlios.de/manual/node23.html• Brown parsers:http://bllip.cs.brown.edu/resources.shtml#software