文本转SQL（Text-to-SQL）是一项将语句转换为SQL查询的任务,该任务是自然语言处理中语义分析子领域的一个子任务。本文主要关注上下文相关的跨域text-to-SQL任务,该任务要求模型在训练集和验证集的数据库完全不一致的情况下能够依赖对话历史信息和当前语句生成对应的SQL查询。本文针对上下文相关的跨域text-to-SQL任务首先提出了基本上下文相关的序列到序列模型BCSQL。BCSQL引入交互级别编码器来记录对话历史信息,并在解码器中加入数据库信息来解决跨域问题。此外,BCSQL在解码阶段利用注意力机制确定解码的每一步应该关注语句和数据库的哪些部分。虽然BCSQL相较于基准模型在性能上获得了一定的提升,但其仍存在较大的改进空间。本文基于BCSQL提出了带有引导机制的Guide SQL,引导机制在解码阶段采用剪枝算法删除与先前预测不相关的列和表来有效地避免表和列之间的匹配错误以及表和表之间的外键连接错误。为了提高表的预测准确率以提升引导机制的性能,本文提出了一种重排机制,针对5个预测概率最高的表生成其对应的SQL查询并进行排序来获取最符合当前语句的SQL查询。此外,本文在Guide SQL中设计了一种基于平均词向量的类型链接对语句和数据库的信息进行增强进而加强它们之间的联系。为了使Guide SQL能够关注到上一轮的SQL查询,本文在Guide SQL中加入了先前SQL查询注意力。为了进一步提升Guide SQL的性能,本文基于Guide SQL提出了PG-GSQL。PG-GSQL引入指针生成网络解码器代替Guide SQL的解码器,指针生成网络包含指针器和生成器。其中指针器用于从先前SQL查询中复制词,而生成器则用于从词表中生成新词。实验证明指针生成网络能够有效地捕获SQL查询的历史信息并重复利用先前SQL查询。此外,PG-GSQL使用基于LSTM的类型链接代替基于平均词向量的类型链接以获得更优的性能。在具有挑战性的上下文相关的跨域text-to-SQL数据集SPar C上,本文提出的最优模型PG-GSQL在验证集上达到了37.4%的问题匹配准确率和20.2%的对话匹配准确率。当使用BERT与微调的方式对词向量进行增强时,PG-GSQL在验证集上达到了53.1%的问题匹配准确率和34.7%的对话匹配准确率,在问题匹配准确率和对话匹配准确率上分别超过了当前的最优模型5.9%和5.2%。