Análise de tradução homem-máquina utilizando mecanismos de atenção para sistemas baseados em SQL para indústria 4.0

The use of relational databases is increasingly present in the industry. Applications in medical, IoT and Industry 4.0 are examples of this. Despite the large capacity and efficiency in storing and retrieving data, this type of database requires technical knowledge in specific query languages to a...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Silva Júnior, Silvan Ferreira da
Outros Autores: Martins, Allan de Medeiros
Formato: Dissertação
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
NLP
Indústria
IoT
SQL
Deep Learning
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31668
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spelling ri-123456789-316682021-03-07T08:50:02Z Análise de tradução homem-máquina utilizando mecanismos de atenção para sistemas baseados em SQL para indústria 4.0 Silva Júnior, Silvan Ferreira da Martins, Allan de Medeiros http://lattes.cnpq.br/0669123874358910 http://lattes.cnpq.br/4402694969508077 Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da http://lattes.cnpq.br/3608440944832201 Brito Filho, Francisco de Assis http://lattes.cnpq.br/1448427094519653 Leitão, Gustavo Bezerra Paz http://lattes.cnpq.br/6766556258983738 NLP Indústria IoT SQL Deep Learning The use of relational databases is increasingly present in the industry. Applications in medical, IoT and Industry 4.0 are examples of this. Despite the large capacity and efficiency in storing and retrieving data, this type of database requires technical knowledge in specific query languages to access this information, which distances these types of application from the non-expert public. In this work, we propose an application of recent Deep Learning models in natural language processing that uses attention mechanisms for translation from natural language in English to SQL applied to a database which stores data from sensors, focused on the concept of Industry 4.0. Paired examples of natural language phrases were generated with their corresponding SQL query to be used for training and validation. The model was database scheme agnostic, in a way that it only handles the input and output sequences regardless of the database structure. Data come from a typical process historians used in industrial scenarios. By training the deep neural network, it was obtained a language model with an accuracy of approximately 92% in the validation set. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES O uso de bancos de dados relacionais está cada vez mais presente na indústria. Aplicações em medicina, IoT e Indústria 4.0 são exemplos disso. Apesar da grande capacidade e eficiência no armazenamento e recuperação de dados, esse tipo de banco de dados requer conhecimentos técnicos em linguagens de consulta específicas para o acesso a essas informações, o que afasta esses tipos de aplicativos do público não especializado. Neste trabalho, propomos uma aplicação de modelos recentes de Deep Learning em processamento de linguagem natural que utiliza mecanismos de atenção para tradução da linguagem natural em inglês para SQL aplicada a um banco de dados que armazena dados de sensores, com foco no conceito de Indústria 4.0. Exemplos pareados de frases de linguagem natural foram gerados com sua consulta SQL correspondente para serem usados para treinamento e validação. O modelo foi agnóstico em relação ao esquema de banco de dados, de forma que só lida com as sequências de entrada e saída independentemente da estrutura do banco de dados. Os dados vêm de historiadores de processo típico usado nos cenários industriais. Ao treinar a rede neural profunda, foi obtido um modelo de linguagem com uma precisão de aproximadamente 92% no conjunto de validação. 2021-03-03T20:10:06Z 2021-03-03T20:10:06Z 2020-12-18 masterThesis SILVA JÚNIOR, Silvan Ferreira da. Análise de tradução homem-máquina utilizando mecanismos de atenção para sistemas baseados em SQL para indústria 4.0. 2020. 82f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31668 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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Silva Júnior, Silvan Ferreira da
Análise de tradução homem-máquina utilizando mecanismos de atenção para sistemas baseados em SQL para indústria 4.0
description The use of relational databases is increasingly present in the industry. Applications in medical, IoT and Industry 4.0 are examples of this. Despite the large capacity and efficiency in storing and retrieving data, this type of database requires technical knowledge in specific query languages to access this information, which distances these types of application from the non-expert public. In this work, we propose an application of recent Deep Learning models in natural language processing that uses attention mechanisms for translation from natural language in English to SQL applied to a database which stores data from sensors, focused on the concept of Industry 4.0. Paired examples of natural language phrases were generated with their corresponding SQL query to be used for training and validation. The model was database scheme agnostic, in a way that it only handles the input and output sequences regardless of the database structure. Data come from a typical process historians used in industrial scenarios. By training the deep neural network, it was obtained a language model with an accuracy of approximately 92% in the validation set.
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