Jun, 2021

航空行业复杂表格的问答数据集

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TL;DR该研究主要介绍了一个针对航空业公司数据集的领域特定的表格问答数据集 AIT-QA，分析了使用 Transformer 模型进行 Table QA 的现有方法在处理领域特定的表格数据时面临的挑战，并提出了一些实用的表格预处理步骤。
发现论文，激发创造
  • 可迁移的表格问答

    本文设计了新的挑战测试基准 WikiSQL-TS 和 WikiTQ-TS，模拟了实际主题转移场景，并提出了适用于 TableQA 的 T3QA（主题可转移的表格问题回答）方案，包括注入特定主题词汇、生成主题专用训练数据生成程序和逻辑形式重新排序器。我们认为我们的主题分裂基准将会促进更好的部署的鲁棒的 TableQA 解决方案。

    Sep, 2021

  • FeTaQA：自由形式表格问答

    本篇论文介绍了 FeTaQA 数据集，该数据集包含 10K 个基于维基百科的 {表格，问题，自由形式答案，支持表格单元格} 对，可以用于进行表格问答系统的复杂推理和信息集成；并提出了一个基于语义解析的 QA 系统和一个基于大型预训练文本生成模型的端到端方法来处理该任务。

    Apr, 2021

  • 表格问答调查：最新进展

    该研究调查了目前表格问答的数据集和方法，并将现有的表格问答方法分类为五类，即基于语义解析的、生成式的、提取式的、基于匹配的和检索式的方法。此外，研究还提出了该领域的一些主要挑战和未来方向。

    Jul, 2022

  • 表格与文本的开放式问题回答

    该论文研究了开放式问答系统（QA）在同时检索结构化表格和非结构化文本数据时的困难之处，并提出了两种新技术以提高检索准确率，让模型的精确匹配得分提高至 27% 以上，这为该领域的未来研究提供了重要的参考价值。

    Oct, 2020

  • TAT-QA：面向金融领域表格和文本混合内容的问答基准

    本文提出了一个新的 QA 数据集 TAT-QA，并提出了一个新的 QA 模型 TAGOP，该模型可以同时推理表格和文本的含义，但该模型的 F1 值达到了 58.0％，距离专家水平还有较大的差距（90.8％），本文提供的 TAT-QA 可以作为处理混合形式数据的 QA 模型的基准。

    May, 2021

  • Open-WikiTable: 一个用于开放域复杂推理表格问答的数据集

    本研究释出了 Open-WikiTable 数据集，开创了第一个需要对表格进行复杂推理的开放域问题回答（ODQA）数据集，旨在通过对 WikiSQL 和 WikiTableQuestions 的集成，更好地利用表格的结构性质。

    May, 2023

  • 基于密集检索的表格开放领域问答

    本研究针对开放领域问题回答系统的表格数据提出了一种有效的检索方法，并通过训练和挖掘难例等技术，提高了回答的准确性和表现。

    Mar, 2021

  • TableQA：一个用于表感知 SQL 生成的大规模中文文本到 SQL 数据集

    本文介绍了 TableQA dataset 及其挑战性和必要性，探讨了解决不同条件值表述和表格外查询的问题的两种基于表格知识的方法，并给出实验结果。

    Jun, 2020

  • BioTABQA: 医学表格问答的指令学习

    本文在生物医学领域维度构建了一个表格问答数据集 BioTABQA，包含 22 个模板和上下文中的信息。通过该数据集，本文提出了一种基于指导学习的方法，在多个评估方式下，该方法比单一和多任务基线模型表现提高约 23% 和 6%。最重要的是，在跨任务方面，该方法的性能比基线模型提高了约 5%。

    Jul, 2022

  • 利用 Transformer 捕捉表格中行列语义的问答

    本文介绍了两种新方法实现 Table QA 任务，一种是利用独立分类来识别相关单元格的 RCI interaction 模型，一种是通过材料化嵌入现有表格来提高在线 QA 系统效率的 RCI representation 模型，实验证明这两种方法在表格上有效，并且交互模型在最近的基准测试中优于最新的基于 Transformer 的方法，获得了约 3.4％和约 18.86％的精度提高。

    Apr, 2021