SYNTQA:Mixture of Text-to-SQL and E2E TQA阅读

融合Text-to-SQL与E2E TQA的协同表格问答

Abstract

文本到SQL解析和端到端问题回答(E2E TQA)是表格问答任务的两种主要方法。尽管在多个基准测试中取得了成功,但这两种方法尚未进行比较,它们的协同作用也未得到充分探索。本文通过在基准数据集上评估最先进的模型,识别了各自的优缺点:文本到SQL在处理涉及算术运算和长表格的问题时表现优越;而E2E TQA则在处理模糊问题、非标准表格模式和复杂表格内容方面更具优势。为了结合两者的优点,我们提出了一种协同表格问答方法,通过答案选择将不同的模型进行集成,这种方法与具体的模型类型无关。进一步的实验验证了,通过特征选择器或基于大语言模型(LLM)的答案选择器集成模型,相比单独模型,性能得到了显著提升。代码将在 https://github.com/siyue-zhang/SynTableQA 上公开。

Case Study

总结一下: 1,Text-to-SQL更擅长算术运算,更擅长长表格;E2E对模糊问题和非标准表格模式有较强鲁棒性,E2E TQA更灵活地处理复杂的表格内容,并且能够处理无法映射到SQL查询的问题。

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