针对多样的表结构的问题回答辅助代码生成
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过生成可执行程序的方式来回答表格问题（TableQA）一直面临的挑战是适应各种表格结构，通常需要特定领域的逻辑形式。为此，本文引入了一个统一的 TableQA 框架，该框架：（1）以多索引 Pandas 数据帧的形式提供结构化表格的统一表示；（2）使用 Python 作为强大的查询语言；（3）使用少样本提示将自然语言问题转化为可在 Pandas 数据帧上执行的 Python...
本文介绍了一个使用多索引 Pandas 数据帧的 TableQA 框架，提供结构化表格的统一表示，并使用 Python 作为查询语言。框架允许自定义 API，回答复杂的关系性问题并具备扩展程序功能和外部知识。实验结果表明，该框架在四个 TableQA 数据集上取得了显著的改进。
