在日常工作中，Excel 表格随处可见；在 APP 或网页中，表格是清晰友好的信息传递方式；在企业中，关系型数据库无所不在。由于表格数据结构清晰、易于维护，并且对人类理解和机器理解都比较友好，表格 / 关系型数据库是各行各业应用最普遍的结构化知识存储形式。
但在表格知识的查询交互中，门槛却不低：对话系统或搜索引擎并不能很好地将表格知识作为答案查询出来，而关系型数据库的查询更需要专业技术人员撰写查询语句（如 SQL 语句）来完成，对大多数用户来讲门槛更高。在这种背景下，表格问答技术（TableQA）通过将自然语言转换为 SQL 查询语言，允许用户使用自然语言与表格知识直接交互，为表格知识的大规模交互使用铺平了道路。
近些年来，TableQA 任务得到了学术界及工业届的共同关注，并取得了飞速的发展。而 Text-to-SQL 作为 TableQA 的核心技术 ，学术界推出了包括单表单轮 WikiSQL、多表单轮 Spider、多表多轮 SParC 和对话式 CoSQL 等四个权威的国际公开数据集及榜单。面向这四大榜单，达摩院提出了 SDSQL、S²SQL、R²SQL 等一系列工作，先后在这四大国际权威榜单上取得第一，相关论文已经被 AAAI、ACL 等顶级会议接收。同时，达摩院致力于将 TableQA 技术落地为产品，在阿里云智能客服中开始规模化推广，成为具备差异化竞争力的新产品。
在机器之心 3 月 16 日的技术分享中，阿里巴巴达摩院算法工程师惠彬原将为读者详细解读他们在 TableQA 技术方向上的探索与创新。
分享主题：四大榜单第一名、首个中文预训练表格模型开源，达摩院 TableQA 技术让表格说话
分享嘉宾：惠彬原，阿里巴巴达摩院算法工程师。他 15 岁考入大学，硕士期间在达摩院智能对话团队实习一年，毕业后加入团队成为正式员工。研究领域为自然语言处理，具体方向包括语义解析、智能对话、大规模预训练模型等。他曾在 ACL / AAAI 等顶会上发表多篇论文并多次担任 ACL / EMNLP / NAACL / AAAI 等会议审稿人。
分享摘要：在过去两年时间里，阿里达摩院对话智能团队（Conversational AI）围绕 TableQA 做了一系列探索，先后在四大国际权威榜单（WikiSQL、Spider、SParC、CoSQL）上取得第一，相关论文已经被 AAAI、ACL 等顶级会议接收，并且开源了首个中文预训练表格模型。本次分享将对达摩院在 TableQA 技术方向的体系化创新进行详细介绍。
相关链接：
- https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17550
- https://github.com/alibaba/AliceMind/blob/main/SDCUP/README.md
直播时间：3 月 16 日 19:00-20:00
直播间：关注机动组视频号，3 月 16 日开播。
直播群：识别下方二维码，即可加入本次直播交流群。
如群已超出人数限制，请添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5，备注「表格」即可加入。
招聘贴：达摩院对话团队启动了校招实习生招聘，面向 2022.11 – 2023.10 毕业的博士 / 硕士。感兴趣的小伙伴请踊跃报名哦
实习生的主要任务为前沿对话技术的研究和探索，研究方向（包括但不限于）如下：
1. 多模态对话系统构建
2. 大规模预训练对话模型
3. 有温度有情感的对话
4. 开箱即用的对话系统
5. 问答对话一体的系统
工作地点在北京望京，需要现场实习（非远程）。
团队简介：达摩院对话智能（Conversational AI）团队成立于 2014 年，专注于 Conversational AI 的前沿研究和大规模应用，打造了任务型对话开发平台 Dialog Studio 以及 KBQA、TableQA、FAQs、Doc2bot 等智能问答技术，在 ACL/EMNLP/AAAI/IJCAI/WWW/CIKM 等顶会发表多篇论文。基于上述技术打造的阿里云智能客服（即云小蜜），在国内智能客服领域处于领先位置，在中国移动、中国人寿、政务 12345 热线等企业或组织大规模应用。 面对新冠疫情，我们打造了全国最大的智能疫情外呼机器人平台，服务全国 27 省份，免费拨打 1800 万通电话，获得人民网「人民战疫」一等奖。
联系方式：binyuan.hby@alibaba-inc.com
机器之心 · 机动组
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