SynTQA：基于表格的协同问答通过文本到SQL和端到端TQA的混合方法

文本到SQL解析（Text-to-SQL）和端到端问题回答（End-to-End Question Answering, E2E TQA）是表格问答任务中的两种主要方法。尽管在多个基准测试中取得了成功，但它们之间的比较尚未进行，且二者之间的协同作用也未被探索。本文通过在基准数据集上评估最先进的模型，识别了这两种方法的不同优势和劣势：文本到SQL在处理涉及算术运算和长表的问题时表现出色；而E2E TQA则在解决模糊问题、非标准表结构和复杂表内容方面具有优势。为了结合这两种方法的优势，我们提出了一种协同式表格问答（Synergistic Table-based Question Answering）方法，该方法通过答案选择机制整合不同的模型，且对任何模型类型均具有通用性。进一步的实验验证表明，无论是基于特征的答案选择器还是基于大语言模型（LLM-based）的答案选择器，在集成不同模型时都能显著提升性能，优于单一模型的表现。