ACLMay, 2020

INFOTABS：基于半结构化数据表的推断

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TL;DR本文介绍了一个名为 INFOTABS 的新数据集，它由基于来自维基百科信息框的表格的前提条件的人工编写的文本假设组成。 该研究表明，尽管人类标注者同意表格 - 假设对之间的关系，但是多个标准建模策略在此任务中效果不佳，表明表格推理可能会带来困难的建模挑战。
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发现论文，激发创造
  • 增强表格推理的现实数据增强框架

    该论文提出了一种实际的半自动数据增强框架，可以为半结构化表格推理等 NLI 任务构建训练数据。使用生成可应用于相似表格的假设模板生成假设并基于人类逻辑约束和前提重述创建有理的反事实表。该框架可以产生类人的表推理示例，可在有限监督的情况下提高训练数据的规模。

    Oct, 2022

  • TempTabQA：面向半结构化表格的时间问题回答

    通过引入半结构化表中的时间问题回答任务，并使用 TempTabQA 数据集评估现有模型的时间推理能力，我们观察到即使是表现最好的 LLMs 在 F1 得分上也比人类表现差 13.5 个百分点以上，因此我们的数据集有潜力成为改进 NLP 模型时间推理能力的具有挑战性的基准。

    Nov, 2023

  • 利用外部知识提升表格推理能力

    本文通过研究表格自然语言推理问题，针对文本的预训练上下文嵌入等现代自然语言处理方法在表格信息方面所面临的独特挑战，提出了有效的信息呈现改进，经过系统实验表明这些方法可以大幅提高模型的表格推理性能。

    Apr, 2021

  • TabFact：一个用于基于表格的事实验证的大规模数据集

    本文介绍 TabFact 数据集，其中包含 118k 人工标注的自然语言陈述，并以 16k 个 Wikipedia 表格作为证据，同时介绍了 Table-BERT 和 LPA，这两种算法都能在半结构化数据情况下进行事实验证，都有优点和不足之处，但是都能被进一步开发优化。

    Sep, 2019

  • HiTab：面向问答和自然语言生成的层次化表格数据集

    这项研究提出了 HiTab 数据集，用于对分层表格进行问题回答和自然语言生成的学习和研究，并提供了包含数量和实体对齐注释的描述性句子和问题，挑战了现有方法的分层索引、计算和语义相关性问题，是未来研究的有价值的基准。

    Aug, 2021

  • 对话式搜索中表格数据的总结和探索

    本文提出一种基于自然语言摘要的表格信息检索方法，并利用一个新的以对话为导向、面向开放领域的表格摘要数据集来构建 SOTA 基线系统，并指出了未来研究方向和挑战。

    May, 2020

  • 用于网络问答的半结构化数据图形表示

    本研究提出了一种基于图表示的网络数据表和列表的有效分类方法，通过预训练技术和推理技术来进行问答任务，显著提高了目前最先进技术的 F1 分数。

    Oct, 2020

  • 学习表格数据的语义注释

    本研究采用深度学习方法，通过利用表格的上下文语义特征和知识库查询算法，实现了对没有元数据的表格的列类型预测，不仅在单独的表格集上表现良好，转移学习到其他表格集也有良好的性能。

    May, 2019

  • STOAT: 用控件将结构化数据转化为分析性文本

    本论文提出了一种基于 STOAT 模型的分析文本从结构化数据（如表格）生成方法，该模型可在输出中增加给定的推理类别，如数字推理、常识推理、时间推理、表格知识和实体知识，并在人类评价中比基准模型生成了 15.3% 更忠实和分析的描述。

    May, 2023

  • TaBERT: 文本和表格数据联合理解的预训练

    该论文提出了一种在语言模型中加入（半）结构化表格信息的方法，并在语义解析任务上取得了新的最佳结果。

    May, 2020