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SCITAT：科学表格和文本的问答基准，涵盖多种推理类型
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了新的科学问答基准（SciTaT），解决了现有数据集中推理类型有限和表格与文本关系被忽视的问题。通过设计结合表格与文本的提问方式，验证了基线模型（CaR）的有效性，实现了12.9%的性能提升。
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关键要点
- 本研究提出了新的科学问答基准（SciTaT），解决了现有数据集中推理类型有限的问题。
- 现有数据集忽视了表格与文本之间的关系。
- 设计了一种结合表格与文本的提问方式，以涵盖多种推理类型。
- 提出了一个强大的基线模型（CaR），验证其在SciTaT上的有效性。
- 实现了12.9%的性能提升。
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