问题一：什么是软标签(soft labels)，它们如何用于改进伪OOD样本的生成？
什么是软标签(soft labels)，它们如何用于改进伪OOD样本的生成？
参考回答：
软标签是指赋予所有的意图类别都是非零概率的标签。它们用于改进伪OOD样本的生成，因为软标签能够更准确地表示伪OOD样本与ID样本之间的关系，从而帮助模型更好地学习如何区分ID和OOD意图。
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问题二：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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问题三：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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问题四：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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问题五：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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