用于自然语言转SQL语句的模型训练方法、装置及系统

本公开是关于一种用于自然语言转SQL语句的模型训练方法、装置及系统。其中，方法包括：通过将自然语言问题样本输入至大语言模型LLM中进行SQL语句推理，基于推理结果确定执行正确率；执行正确率落入任意一个第一预设区间，按照第一映射关系确定与执行正确率匹配的样本难度级别；执行正确率落入任意一个第二预设区间，对自然语言问题样本进行SQL骨架复杂度判别，基于判别结果对自然语言问题样本进行难度分级；按照样本难度级别确定奖励函数的基础权重；将自然语言问题输入至自然语言转换模型，得到多个候选SQL语句，确定满足预设条件的语句数量；利用语句数量对奖励函数的动态权重进行调整。本方案提升了自然语言问题难度分级的准确性。