基于表格代数的表格问答新框架及研究

# 基于表格代数的表格问答新框架及研究
## 领域挑战
### 自然语言查询理解
#### 模糊语义
#### 多样化问法
### 表格上下文信息提取
#### 复杂表格结构
#### 相关数据点识别
## 现有方法局限性
### 直接答案生成
#### 缺乏深度推理
#### 结果不准确
### 忽略SQL查询价值
#### 数据处理效率低
#### 动态查询能力不足
## 论文动机
### 提高泛化和结构推理
#### 适应不同数据集
#### 增强模型灵活性
### 缩小语义解析与直接生成差距
#### 跨查询类型的适应性
#### 语义对齐能力提升
## 主要贡献
### 新框架：表格代数
#### 理论基础
#### 实际应用
### 计算图转换
#### 结构化信息提取
#### 逻辑关系显现
### 部分执行SQL查询
#### 更快响应时间
#### 灵活查询处理
### 预训练语言模型处理表格数据
#### 引入外部知识
#### 提升理解能力
### 线性化计算图
#### 简化复杂操作
#### 显示推理流程
## 数据与实验
### 数据集：WTQ、WikiSQL
#### 数据集特点
#### 数据量与多样性
### 评估指标
#### DA（直接准确率）
#### SDA（结构直接准确率）
#### FDA（最终直接准确率）
### 实验分析
#### 查询类型
###### 简单查询
###### 复杂查询
#### 复杂性
###### 处理时间
###### 计算资源需求
#### 线性化方法
###### 效果比对
###### 优化策略
#### 集成
###### 方法多样性
###### 效果互补
#### 数据扰动
###### 鲁棒性测试
###### 不同噪声影响
## 结论与未来工作
### PLM处理表格数据
#### 深度融合策略
#### 新型模型架构探索
### 模型鲁棒性与性能
#### 针对性改进
#### 持续评估机制
### 集成与改进方法
#### 多模型协同
#### 异构方法融合