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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于TaPas模型和图注意力网络的表格问答处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115794871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211563273.8，技术领域涉及：G06F16/245；该发明授权一种基于TaPas模型和图注意力网络的表格问答处理方法是由张廷意;陈思芹;侯磊;吴洁;廖建明;侯孟书设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TaPas模型和图注意力网络的表格问答处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理、表格问答技术领域，尤其是涉及一种基于TaPas模型和图注意力网络的表格问答处理方法。本发明提出使用图注意力神经网络来利用和融合TAPAS预训练模型提取的特征向量。在wikiSQL数据集上的实验结果表明，使用图注意力网络的TAPAS模型的准确度为87.0％，超过仅使用两个全连接层时TAPAS模型的准确度。同时，TAPAS模型对输入的表格问题对的文本长度是有限的，一般为512个符号，这就导致了TAPAS无法处理较大的表格。本发明提出了一种预处理表格的方法，通过提取表格中与问题有关的列，来缩小表格的大小，称这样的预处理操作为快照。在对表格做了快照之后，本发明的模型在WIkiSQL上的准确度上升至89.8％。

本发明授权一种基于TaPas模型和图注意力网络的表格问答处理方法在权利要求书中公布了：1.基于TaPas模型和图注意力网络的表格问答处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据待处理的问题对用于问答的表格进行过滤，具体为：通过BERT模型判断问题会使用到表格的多少列，以及每个列与该问题相关的概率，按照概率从大到小的排序保留前n个列，删除其余列，得到过滤后的表格；S2、将问题和过滤后的表格输入经过预训练的TaPas模型，输出自然语言问题和表格的各个符号的表示向量；S3、构建图注意力网络，具体为：将表格中的每一个单元格用一个节点表示，每一个表头也用一个节点表示，问题用一个总的节点表示，其中，每个节点与自身进行连接，代表问题的节点连接到每一个单元格的节点，每一列的表头的节点连接到同一列中的每一个单元格的节点，每一行中的每一个单元格的节点互相连接；向图中每个节点赋予初始向量，该初始向量为S2中经TAPAS学习后的每个节点对应的特征向量，然后在这张图上使用图注意力网络GAT进行学习和融合；S4、通过图注意力网络融合TAPAS模型提取的特征向量后，对每个表格单元格的特征向量使用一个全连接层计算这个单元格属于答案一部分的概率，当概率超过设定的阈值时，就认为这个表格单元格属于答案的一部分；对[CLS]的特征向量使用一个全连接层计算这个问题使用哪个聚合操作符的概率最大，就使用哪个聚合操作符，根据预测的聚合操作符在预测的表格单元格上进行相应的聚合操作，从而得到用户想要的答案。

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