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- A Survey on Table-and-Text HybridQA: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions [46.1]
表とテキストのハイブリッドな質問応答 (HybridQA) は、金融分野や科学分野に広く採用されているNLPタスクである。 本稿では,現在のHybridQAベンチマークと手法を要約し,課題と今後の方向性について分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Dec 2022 12:34:57 GMT)
- 表+テキストを対象とした質問応答タスクのサーベイ
- 実用性が高いがまだまだ簡単ではないタスク
- Answering Numerical Reasoning Questions in Table-Text Hybrid Contents with Graph-based Encoder and Tree-based Decoder [19.4]
本稿ではRelational Graph 拡張 Hybrid table-Numerical reasoning model with RegHNT を提案する。 表文ハイブリッドコンテンツに対する数値質問応答を表現木生成タスクとしてモデル化し,表文ハイブリッドQAベンチマーク(TAT-QA)で検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 03:15:12 GMT)
- Table Pretraining: A Survey on Model Architectures, Pretraining Objectives, and Downstream Tasks [37.4]
テキストや画像の成功を受けて、テーブル事前学習フレームワークの急激な普及が提案されている。 表の事前訓練は通常、表とテキストの合同の事前訓練の形式を取る。 この調査は、異なるモデル設計の包括的なレビュー、事前学習の目的、およびテーブル事前学習のための下流タスクを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Jan 2022 15:22:24 GMT)- 表やテキスト構造へのDeep Learning適用のサーベイ。table question answeringやtable type recognitionといった表を含むドメインの問題やテーブルデータへのDeep Learning適用（TabTransformerやSAINT）が対象になっている。
- この分野を概観するには良いが詳細を知るには挙げられた論文を読む必要がありそう。
- Reasoning over Hybrid Chain for Table-and-Text Open Domain QA [69.8]
我々はChAin中心の推論と事前学習フレームワーク(CARP)を提案する。 CARPはハイブリッドチェーンを使用して、質問応答のための表とテキスト間の明示的な中間推論プロセスをモデル化する。 また,クロスモダリティ推論プロセスの同定において,事前学習モデルを強化するために,新しいチェーン中心の事前学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Jan 2022 16:11:55 GMT)