拼音轉換器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

設計及實作基於自然語言轉換SQL之問答機器人

為了解決拼音轉換器的問題，作者駱知昀 這樣論述：

現今很多資料查詢、報表設計及程式運作的功能都需要在前端提供使用者操作的選單，而在後端則依靠關聯式資料庫系統來管理。使用者在前端做表單式的查詢時，往往都會遇到選單操作複雜的問題，同時也可能使用者想查的資料並未出現在表單的選項中。為了讓使用者能夠更方便的查詢資料，有許多學者開始研究不同的資料庫問答型的QA機器人，以代替表單式操作。傳統問答型的QA機器人，是基於使用者的問題，給定一個回答。在建立QA系統時，一定是要有一個完整的QA問答集，而這個問答集也應包含大量的問題與答案，才能夠有效的讓神經網路學習到問題與答案之間的聯繫關係。但是對於資料庫問答型的QA機器人，在訓練神經網路模型時，會遇到資料庫本

身只有資料表，並無問答集，導致機器人無法學習資料庫的問題與資料庫查詢結果之間的關聯性。而對於一般問答型的QA機器人，當使用者提出問題，一定會給予一個答案，但這個答案的正確性則是以使用者主觀評價為標準，因為使用者有時提出的問題不完整，使得QA機器人在自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)上，大多會採用模糊匹對的方式去搜尋，最後將得到最相近的結果去回復使用者一個答案。而對於資料庫問答型的QA機器人，使用者提出的問題一定要描述得很完整，才能夠使QA機器人精確的利用SQL語言/指令來查詢資料庫，並顯示結果，而這個結果的正確性則是以客觀的評價為標準，只有查詢正確

與錯誤，所以使用者在問題的描述上，除了要具有完整性以外，敘述的文字也一定要與資料庫的資料相同，否則也會導致QA機器人無法查詢。這些問題都是發展資料庫QA機器人所會遭遇的挑戰。綜合上述所提的問題，本論文將設計一個資料庫問答型的QA機器人，不但能夠讓使用者語音輸入，也可以自動將自然語言轉換成正確的資料庫系統語言，並且再將查詢到的結果快速地回傳給使用者，藉此有效的提高資料庫查詢的效率。但是，在設計資料庫問答型的QA機器人的過程中，將可能產生下列四項的挑戰，第一項是資料庫問答型機器人本身並無QA資料集，第二點是同音異字的問題，一旦語音轉文字時，因同音異字與資料庫欄名不同，將使SQL指令無法查出使用者擬

查的資料；第三點是使用者詢問的問題不完整，第四點是將自然語言轉換成SQL查詢的語句。針對以上挑戰，本論文透過爬蟲得到的各種不同的問句以及利用斷詞斷句標註重要詞語，並將這些詞替換成資料庫裡的欄位名稱，建立成新的資料庫問題集，再將這些問題利用BERT來訓練出一個自然語言轉中間語言的模型，可以得到使用者欲查詢的資料庫欄位有哪些，最後再將這些問句所轉成的中間語言，轉譯為SQL指令，藉此解決資料庫無問答集的問題。本論文也透過爬蟲將國語辭典裡所有注音拼音的字抓取下來並建立一個同音異字庫，再利用CNN來訓練一個能將同音異字轉為正確資料欄位名稱，可以解決同音異字的語音轉文字問題。接著本論文利用FuzzyWuz

zy建立了一套模糊比對算法，來針對當有使用者詢問的問題不完整時，也可以清楚得到該問題所想查詢的資料庫欄位名稱是甚麼。最後，本論文使用LSTM來做BERT模型的下游任務，也就是將BERT模型預測完的結果，再利用LSTM轉換成SQL的查詢語言。根據實驗數據顯示，透過以上四種挑戰的功能，本論文相較於其他資料庫問答型的QA機器人更能夠針對使用者問題不完整時，能更有效且精準的查詢到資料庫的結果，進而以自動化及智慧化的方式，協助用戶利用自然語言詢問，能夠輕鬆地得到資料庫的資料，同時也能提升查詢和分析數據的效率。