使用开源语言模型，我们提出了一种基于推理和摘要的分解问题和回答的多跳表 - 文本问答的 TTQA-RS 模型，它在现有的 HybridQA 和 OTT-QA 数据集上的表格 - 文本 QA 任务中表现出色，同时与基于训练的最先进模型相当，展示了基于提示的方法利用开源 LLMs 的潜力，此外，通过使用 GPT-4 与 LLaMA3-70B，我们的模型在多跳表 - 文本 QA 的基于提示的方法上实现了最先进的性能。

Jun, 2024

通过多跳式少样本开放式丰富表格问答（MFORT-QA）方法，利用大型语言模型、少样本学习和多跳式推理思路，从表格数据中提取信息并显著改善抽取式表格问答方法的准确性。

Mar, 2024

在本文中，我们提出了一个三阶段的 TextTableQA 框架 S3HQA，它包括检索器、选择器和推理器。在推理操作方面，我们采用了基于生成模型的推理器，包括一种行生成器和 LLM 提示生成器 (首次在这一任务中使用)。实验结果表明，我们的方法在少样本情况下取得了竞争性成果。当在整个数据集上训练时，我们的方法优于所有基线方法，在 HybridQA 排行榜上排名第一。

May, 2023

多模态问题回答（MMHQA）是一个具有挑战性的任务，我们提出了一个 MMHQA-ICL 框架，包括强大的异构数据检索器和图像描述模块，并首次使用了端到端 LLM 提示方法。实验结果表明，我们的框架在多模态问题回答上表现出色，优于所有基准线和使用完整数据集训练的方法，达到了多模态 QA 数据集在少样本设置下的最新成果。

Sep, 2023

HybridQA 是一个基于异构信息的新的大规模问答数据集，通过对表格和文本信息的聚合完成问答，结果表明使用异构信息的混合模型可以获得高于基准模型的精确度。

Apr, 2020

提出了 IRCoT 方法，在多步 QA 过程中使用检索和 CoT 交替进行，同时使用检索的结果来改善 CoT。在 HotpotQA、2WikiMultihopQA、MuSiQue 和 IIRC 四个数据集上，使用 IRCoT 方法取得了显著的检索和 QA 性能改进，即便是在小型模型 T5-Flan-large（0.7B）上也能奏效。

Dec, 2022

本文介绍了一种基于大型语言模型的 In-context learning 方法用于文本到 SQL 查询转换中，通过不同的演示选择策略和指令格式来提高 LLMs 性能。实验结果表明，该方法在 Spider 数据集上超出了最先进系统 2.5 个点，超出了最佳微调系统 5.1 个点。

May, 2023

本文提出一种基于大型语言模型的 Text-to-SQL 框架 —— 检索增强提示法，包括样本感知提示和动态修订链，通过引入检索来生成针对自然语言问题的 SQL 查询。

Jul, 2023

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

通过比较分析不同 Table-to-Text 方法生成的语料库对 QA 系统性能的影响，为开发稳健 QA 系统的学术和工业界提供有价值的参考。

Feb, 2024