问题一：TKK框架如何提升模型的泛化能力？
TKK框架如何提升模型的泛化能力？
参考回答：
通过将Text-to-SQL的学习过程拆解成多个阶段，TKK框架提升了模型获取通用SQL知识的能力，而不是仅仅学习简单的模式，从而使得模型具有更强的泛化能力。
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问题二：TKK框架在哪些数据集上进行了实验，并取得了怎样的结果？
TKK框架在哪些数据集上进行了实验，并取得了怎样的结果？
参考回答：
TKK框架在Spider、SparC和CoSQL三个公开Text-to-SQL数据集上进行了实验，均获得了当时的SOTA结果，分别为75.6、66.6和58.3。此外，在增加噪音的Spider-Syn和Spider-Realistic数据集上，TKK框架相比于T5-3B模型，分别提升了2.6（59.4->63.0）和5.3（63.2->68.5）个百分点，验证了其鲁棒性。
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问题三：TKK框架如何验证其鲁棒性？
TKK框架如何验证其鲁棒性？
参考回答：
为了验证TKK框架的鲁棒性，我们在增加了噪音的Spider-Syn和Spider-Realistic数据集上进行了实验，通过与其他模型（如T5-3B）的对比，展示了TKK框架在噪声数据上的性能提升。
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问题四：什么是文档对话系统（document-grounded dialog system）？
什么是文档对话系统（document-grounded dialog system）？
参考回答：
文档对话系统是一个期望通过对话的方式来交互式的从文档中获取知识的系统。它帮助用户从大量的文档数据中以更自然、更灵活的方式获取信息。
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问题五：开放信息抽取（OpenIE）的目标是什么？
开放信息抽取（OpenIE）的目标是什么？
参考回答：
开放信息抽取（OpenIE）的目标是从任意领域的文本中抽取不限定关系类型的三元组类知识，采用原始文本中的片段作为头实体、关系短语和尾实体。
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