研究提出了一种名为 Text Modular Networks 的通用框架，用于构建可解释性系统，该系统通过将复杂任务分解成已经存在的模型可以解决的较简单的任务来学习解决复杂任务。该框架应用于问答领域，提出了一个名为 ModularQA 的系统，该系统可以将多个子问题组成多跳推理问题，并对模型推理过程提供自然语言解释。与现有的解释系统相比，该系统具有更好的灵活性和鲁棒性，并且生成的解释更易于理解和可信度更高。

Sep, 2020

研究者们探讨了一种新的方法通过人在内的 NLP 研究，在不建立新模型的情况下，通过将数据分解为模型更易于回答的一系列简单问题来提高模型性能，证明了这种方法的可行性，可以作为建立大型语言模型的替代方案。

May, 2022

我们通过构建和评估直观的基于证明的文本蕴涵树，消除对脆弱形式逻辑的依赖，提出了一种一致且理论基础的方法来注释解构蕴涵的数据集，我们发现生成的 RDTE 数据集在内部一致性上比以前的数据集高出 9％，并且通过在现代神经符号推理引擎中使用 RDTE 导向的蕴涵分类器进行训练，显著提高了文本推理的结果（准确性和证明质量），说明了这一进展在实践中的益处。

Feb, 2024

提出了一种通过可训练的问题分解器将多跳阅读理解问题分解为多个子问题，再利用序列到序列的阅读理解模型预测答案的学习方法，能够使语言模型更好地理解复杂的、组合性的多跳问题，并在 DROP 数据集的一难子集上比基线模型分别提高了 7.2 / 6.1 绝对 F1 点。

Nov, 2022

研究了如何将复杂的文本到 SQL 任务分解为较小的子任务，从而显著提高大型语言模型（LLMs）在推理过程中的性能，证明了将 SQL 查询分解为子问题并将这些子问题的解决方案提供给 LLMs 可以显著提高性能。在三个 LLMs 上的实验表明，此方法始终将性能提高约 10％，推动 LLMs 的准确性接近最先进水平，甚至超过用于持有 Spider 数据集的大型精调模型。

Apr, 2023

该研究介绍了一种通过分层自然语言分解处理复杂话语的方法来装备简单的语言代码模型，以实现自然语言接口的功能，实现了对几乎没有复杂训练数据的复杂话语的解释，并优于标准的少量提示方法。

May, 2023

本文提出了一种简单而有效的度量方法 DecompEval，该方法在自然语言生成（NLG）评估中使用了指令调整的预训练语言模型，以提高其泛化能力和可解释性。实验结果表明，DecompEval 在未训练的度量标准中取得了最先进的性能，适用于评估文本摘要和对话生成的各种任务和评估维度，并具有较强的泛化能力和可解释性。

Jul, 2023

该研究旨在创建一个交互式、自然语言接口，通过学习用户在模拟机器人环境中完成任务。该接口引入了一种神经语义解析系统，通过分解学习新的高层抽象：用户通过将描述新行为的高层话语分解为它可以理解的低级步骤来与系统互动。作者的方法弥合了现有方法之间的差距，并证明了现代神经系统的灵活性以及基于语法的方法具有的一次可靠泛化能力。研究还讨论了实现交互式范式的潜力的障碍。

Oct, 2020

通过引入 “分解和查询”(D&Q) 框架，使得大规模语言模型在回答问题时能够避免幻觉，通过引导模型思考并利用外部知识，同时限制其思考范围在可靠信息内，从而有效减轻了幻觉的风险。实验证实了 D&Q 的有效性：在我们的 ChitChatQA 数据集上，D&Q 在 67％的情况下不输给 ChatGPT；在 HotPotQA 的仅问题设置下，D&Q 获得了 59.6％的 F1 得分。我们的代码可在此 https URL 找到。

Nov, 2023

本文使用大型语言模型对表格推理进行了分解，针对表格中的冗余信息，将大的表格分解为小的子表格进行推理，同时将复杂问题分解为简单子问题进行文本推理，实验结果表明，本方法在多个数据集上都表现出色并首次超越人类在 TabFact 数据集上的表现。

Jan, 2023