WikiEdge:ArXiv-2402.10812/terms

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這篇文章的術語表如下：

• Hybrid Question Answering（HQA）：混合問題回答（Hybrid Question Answering）任務要求模型能夠理解並推理表格、文本和圖像等多種數據源，以回答跨領域的問題。
• Program-based Prompting（程序化提示）：程序化提示是一種利用程序代碼生成和執行的方法，通過在提示中集成自定義函數來處理混合推理場景。
• Function Declaration（函數聲明）：在代碼生成階段，定義函數名稱和形式參數，這些聲明的函數作為提示用於生成代碼。
• Function Implementation（函數實現）：實現聲明的函數，使代碼能夠被現成的解釋器執行，與數據源進行交互。
• Code Refinement（代碼優化）：代碼優化是通過重新調用大型語言模型並結合錯誤代碼和追蹤信息來生成新代碼的過程。
• Query Simplification（查詢簡化）：查詢簡化是通過簡化問題並建立問題與表格單元格之間的聯繫，以減輕代碼生成過程的負擔。
• Exact Match（精確匹配）：精確匹配是評估模型輸出與標準答案完全一致性的指標。
• F1 Score（F1 分數）：F1 分數是精確匹配和召回率的調和平均，用於評估模型輸出與標準答案的一致性。
• Large Language Models（大型語言模型）：大型語言模型是指具有大量參數的深度學習模型，能夠生成和理解自然語言文本。
• Information Extraction（信息抽取）：信息抽取是從非結構化文本中識別出結構化信息的過程，如從文本中提取特定實體或事實。