摘要

本文介绍了一种名为H-STAR的新型算法，该算法针对表格推理任务，结合了符号（SQL逻辑）和语义（基于文本）两种推理方法。H-STAR通过表格提取和自适应推理两个步骤，有效地解决了传统单一推理方法在处理复杂表格数据时的局限性。实验结果表明，H-STAR在多个表格问答和事实验证数据集上显著优于现有最先进的方法，展现了其高效性和有效性。

原理

H-STAR算法的核心在于其混合推理能力，它能够根据问题的类型灵活选择使用符号推理（如SQL查询）或语义推理（如自然语言理解）。在表格提取阶段，H-STAR采用多视角方法，通过逐步提取相关列和行，确保提取的表格仅包含回答问题所需的最相关信息。在自适应推理阶段，算法根据问题的性质选择合适的推理策略，对于需要数学或逻辑推理的问题使用符号推理，而对于需要直接查找或复杂词汇理解的问题则使用语义推理。这种混合方法充分利用了两种推理方式的优势，有效提高了推理的准确性和效率。

流程

H-STAR的工作流程分为两个主要阶段：表格提取和自适应推理。在表格提取阶段，算法首先通过SQL查询和文本验证步骤提取相关列，然后通过类似的过程提取相关行，最终得到一个精简的、问题特定的表格。在自适应推理阶段，算法根据问题的类型选择使用SQL查询或文本推理来生成答案。例如，对于问题“纽约美国人在1936年之后何时赢得国家杯？”，H-STAR首先提取包含年份和国家杯列的表格，然后通过SQL查询找到1936年之后的获胜年份，最终生成答案“1953/54”。

应用

H-STAR算法的应用前景广泛，特别是在需要处理大量结构化数据的领域，如数据库查询、数据分析、知识图谱构建等。其高效的表格推理能力可以大幅提升这些领域的自动化水平和工作效率。此外，随着大型语言模型技术的不断进步，H-STAR算法的性能和适应性有望进一步增强，未来可能扩展到更多复杂的表格结构和多语言环境中。