问题一：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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问题二：STAR模型中的UDT任务是什么，其动机是什么？
STAR模型中的UDT任务是什么，其动机是什么？
参考回答：
UDT任务是基于SQL相似度的对比学习任务，用于处理上下文query的复杂依赖。其动机在于，类似的SQL对应的query在语义上更具相关性，因为SQL可以看作是用户意图的高度结构化表示。
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问题三：SST任务是如何处理上下文SQL问题的？
SST任务是如何处理上下文SQL问题的？
参考回答：
SST任务借助SQL定义schema在每一轮的具体状态（即关键词角色），来解决直接将SQL拼接到模型输入可能引发的长度、非语言等问题。通过类似状态追踪的想法进行训练，SST任务有效地利用了上下文SQL信息。
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问题四：STAR模型是如何通过预训练任务进行上下文复杂建模的？
STAR模型是如何通过预训练任务进行上下文复杂建模的？
参考回答：
STAR模型通过两个预训练任务——UDT和SST——来共同完成上下文的复杂建模。UDT任务基于SQL相似度来处理上下文query的依赖，而SST任务则通过SQL定义的schema状态来追踪上下文SQL信息。这两个任务都依赖SQL的引导，从而有效地进行上下文建模。
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问题五：STAR模型在哪些基准测试上进行了评估，其结果如何？
STAR模型在哪些基准测试上进行了评估，其结果如何？
参考回答：
STAR模型在对话式语义解析的权威基准测试SParC和CoSQL上进行了评估。在公平的下游模型对比下，STAR相比之前最好的预训练表格模型SCoRe，在SParC数据集上QM和IM分别提升了4.6%和3.3%，在CoSQL数据集上IM显著提升了7.4%和8.5%。此外，CoSQL相比SParC数据集拥有更多的上下文变化，这验证了STAR模型提出的预训练任务的有效性。
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