问题一：如何计算伪OOD样本的软标签？
如何计算伪OOD样本的软标签？
参考回答：
伪OOD样本的软标签是基于平滑假设（即空间中相邻的样本拥有相似的标签）来计算的。具体地，可以使用图平滑算法得到初始软标签，并通过co-training优化算法进一步优化它们的软标签。
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问题二：表格型对话和Text-To-SQL技术的关系是什么？
表格型对话和Text-To-SQL技术的关系是什么？
参考回答：
表格型对话和Text-To-SQL技术密切相关。Text-To-SQL技术的目的是在多轮交互中，围绕表格/数据库等二维结构化知识，自动地将用户的自然语言问句转换为SQL语句，以执行查询并获得目标信息。这是表格型对话系统中的一个重要功能。
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问题三：Text-To-SQL模型在实际应用场景中面临哪些挑战？
Text-To-SQL模型在实际应用场景中面临哪些挑战？
参考回答：
Text-To-SQL模型在实际应用场景中面临多种挑战，包括处理多样化的用户问句、提升模型的泛化能力和鲁棒性等。这需要模型具备对用户自然语言问句的精准理解和在结构化表格中查找答案的精准推理能力。
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问题四：为什么普通的预训练语言模型在文本到SQL解析任务上不能达到最优性能？
为什么普通的预训练语言模型在文本到SQL解析任务上不能达到最优性能？
参考回答：
因为表格和自然语言之间存在内在的差异性，普通的预训练语言模型（PLM，如BERT）无法直接处理这种差异，所以在文本到SQL解析任务上无法达到最优性能。
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问题五：预训练表格模型（TaLM）需要处理哪两个核心问题？
预训练表格模型（TaLM）需要处理哪两个核心问题？
参考回答：
预训练表格模型（TaLM）需要处理两个核心问题，包括如何利用上下文query的复杂依赖（如指代、意图偏移）以及如何有效利用历史生成的SQL结果。
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