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* '''标题'''：Exploring Hybrid Question Answering via Program-based Prompting
* '''中文标题'''：探索基于程序的混合问答
* '''发布日期'''：2024-02-16 16:35:41+00:00
* '''作者'''：Qi Shi, Han Cui, Haofeng Wang, Qingfu Zhu, Wanxiang Che, Ting Liu
* '''分类'''：cs.CL
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2402.10812
'''摘要'''：在[[异构数据]]上进行问答需要对多种数据源进行推理，这由于信息的大规模和[[异构数据]]的有机耦合而变得具有挑战性。为了解决这些挑战，已经提出了各种方法。一种方法涉及训练专门的[[检索器]]以选择相关信息，从而减少输入长度。另一种方法是将多种数据模态转换为单一模态，简化任务难度并实现更直接的处理。在本文中，我们提出了[[HProPro]]，一种用于混合问答任务的新颖基于程序的提示框架。[[HProPro]]遵循[[代码生成]]和[[执行]]范式。此外，[[HProPro]]集成了多种功能以应对混合推理场景。具体而言，[[HProPro]]包含[[函数声明]]和[[函数实现]]，以便在来自各种来源和模态的数据上进行混合信息检索，这使得在不训练专门的[[检索器]]或进行模态转换的情况下进行推理成为可能。在两个典型的混合问答基准[[HybridQA]]和[[MultiModalQA]]上的实验结果表明，[[HProPro]]的有效性：它超越了所有基线系统，并在两个数据集的少量样本设置中达到了最佳性能。