介绍一个双语问答数据集 NOAHQA，旨在解决目前数值推理问题缺乏复杂问题以及提供推理过程的可解释性问题，通过使用 NOAHQA 数据集，开发了一个可解释的推理图，并提出了适当的评估指标来衡量答案质量。在 NOAHQA 上对现有 QA 模型进行评估，表明人类表现为 89.7，最好的 QA 模型只能达到 55.5 的准确匹配分数。

Sep, 2021

通过使用存在的公式驱动的 FormulaQA 数据集，得出了使用检索增强的 LLMs 模型结合外部公式数据库时对现有模型具有重要改进潜力的实证结果。

Feb, 2024

为了解决金融领域中财务报表分析的难题，本文提出了一个新的数据集 FinQA，并进行了广泛的实验。实验结果显示预训练模型在金融知识和复杂多步骤的数值推理方面远远不及专家人类。这个新的数据集应该为复杂应用领域的深入研究提供了可能性。

Sep, 2021

本文提出了一种基于数量推理的复杂逻辑查询解答方法，使用 Number Reasoning Network 框架来分别编码实体和数值，实现了关于数值和实体值的不同处理后，有效地解答了问题，并在三个不同的知识图上获得了最新的状态

Jun, 2023

介绍了一个多方面的基准测试 NUMBERGAME 来评估八种不同形式的数值推理任务的模型绩效，并需具有探测数据中的问题格式，查找中间常见格式，加入常识知识和解决不同格式数据不平衡的能力。同时，构建了多个基线模型，包括一个基于作弊纸的知识狩猎模型。但所有基线模型都表现较差，说明了该基准测试的难度。

May, 2020

本文提出了一个基于 Wikidata 的时间问答数据集 TempQA-WD，以鼓励更多的研究在复杂推理任务方面的延伸和拓展。该数据集具有以下特点：（a）包含了中间 sparql 查询以方便基于语义解析的 KBQA 方法的评估，（b）可以推广到多个知识库，如 Freebase 和 Wikidata，（c）挑战性更强。

Jan, 2022

本研究旨在探讨大规模预训练语言模型在金融领域中实现数值推理的挑战，提出了一个新的大规模数据集 ConvFinQA，对其进行了综合性实验和分析，为研究实际世界中复杂推理任务提供新的资源。

Oct, 2022

本文提出了一种模块化的知识库问答系统 Neuro-Symbolic Question Answering (NSQA)，它采用 Abstract Meaning Representation (AMR) parse 语义分析、简单有效的图转换方法和多个可重复使用训练模块（语义分析、实体和关系链接和神经符号推理器），避免需要端到端的训练数据，并在两个著名知识库问答数据集上（基于 DBpedia 的 QALD-9 和 LC-QuAD1.0）实现了最先进的性能，并且 AMR 是 KBQA 系统的强大工具。

Dec, 2020

本文介绍了一种基于知识图谱的问答系统，采取了一种新型的深度学习架构和端到端变分学习算法，可以同时处理问题中的噪声和多跳推理，在最新的基准数据集中取得了最优表现。

Sep, 2017

通过与知识库进行直接交互生成逻辑形式，我们引入了 Interactive-KBQA 框架来解决知识库问答领域的问题，该框架包括三种通用 API 用于知识库交互，通过步骤推理过程注释数据集，展示了我们模型的适应性和潜力，并在低资源场景中以极少的示例达到了优秀的结果。

Feb, 2024