我一直致力于开发一个系统“将自然语言转换为 SQL 查询”。
我已经阅读了类似问题的答案，但无法获得我正在寻找的信息。
下面是此类系统的流程图，我从An Algorithm to Transform Natural Language into SQL Queries for Relational Databases by Garima Singh, Arun Solanki
我已经理解到词性标记步骤。但是我该如何处理剩下的步骤。
编辑：我已经成功实现了从“用户查询”到“词性标记”的步骤。
谢谢你。
如果你想从另一个角度解决问题，端到端学习，而不是提前指定你前面提到的这个大管道，你只关心句子和它们对应的 SQL 之间的映射查询。
教程：
文件：
Seq2SQL：使用强化学习 salesforce从自然语言生成结构化查询
数据集：
Github代码：
此外，还有像nlsql这样的商业解决方案
NLTK有一个很好的分步指南，介绍了使用 python 中的 nltk 包将人类语言转换为 SQL 查询所需的一切。
这是基本的，但它回答了你的问题。
为了补充 Fadi 的回答，以下是有关 NL 到 SQL 方法的其他有用论文。这些方法的主要区别在于它们支持应该使用多个表（连接不同的表）来回答的查询，但是 Salesforce 论文（及其数据集）专注于一次对一个表的查询。
这两篇论文都使用了此处可用的 GeoQuery 数据集。