Key points are not available for this paper at this time.
حظي إجراء الإجابات عن الأسئلة (QA) عبر الجداول والنصوص بشعبية كبيرة على مر السنين. تتطلب الإجابة على الأسئلة متعددة القفزات بين الجدول والنص عدة قفزات، مما يجعلها مهمة صعبة. على الرغم من أن العديد من الأعمال حاولت حل مهمة الإجابة على الأسئلة من الجدول إلى النص، إلا أن معظمها يتضمن تدريب النماذج ويتطلب بيانات مصنفة. في هذه الورقة، اقترحنا نموذجًا - TTQA-RS: نهج التحفيز التفصيلي للإجابة على الأسئلة متعددة القفزات من الجدول إلى النص مع التفكير والتلخيص. يستخدم نموذجنا المعرفة المعززة بما في ذلك تلخيص الجدول والنص مع سؤال فرعي مفكك مع إجابة لإجابة قائمة على التفكير. باستخدام نماذج اللغة مفتوحة المصدر، تفوق نموذجنا على جميع طرق التحفيز الموجودة لمهام QA من الجدول إلى النص على مجموعات بيانات QA الموجودة مثل HybridQA وOTT-QA's development set. نتائجنا قابلة للمقارنة مع النماذج المتطورة المستندة إلى التدريب، مما يوضح إمكانيات الأساليب المعتمدة على التحفيز باستخدام LLMs مفتوحة المصدر. بالإضافة إلى ذلك، باستخدام GPT-4 مع LLaMA3-70B، حقق نموذجنا أداءً رائدًا في الأساليب المعتمدة على التحفيز في QA الجدول-نص متعدد القفزات.
درس بردهان وآخرون (الخميس) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: