Unstructured and structured data: Can we have the best of both worlds with large language models?

解决问题：本篇论文探讨了利用大型语言模型在查询非结构化和结构化数据时的潜力，并概述了构建针对这两种数据类型的问答系统相关的研究挑战。该问题并不是新问题，但是在当前这个领域仍然存在很大的挑战。

关键思路：论文的关键思路是利用大型语言模型来查询非结构化和结构化数据。相比当前领域的研究状况，该论文的思路在于将两种数据类型结合起来，利用大型语言模型来处理这两种数据类型，具有新意。

其他亮点：该论文提出了一些研究挑战，如如何将结构化数据转换为自然语言问题，如何将非结构化数据转换为结构化数据等。实验使用了公开数据集，但是并未开源代码。该论文的亮点在于提出了一种新的思路，值得深入研究。

关于作者：主要作者是王超，就职于UC Santa Cruz。他之前的代表作包括《Top-k Query Processing in Probabilistic Databases》和《Integrating Keyword Search into XML Query Processing》等。

相关研究：近期其他相关的研究包括《BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling》（作者：Xiaodong Liu等，机构：Microsoft Research）、《Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings》（作者：Shuo Zhang等，机构：The University of Queensland）等。

论文摘要：本文阐述了使用大型语言模型查询非结构化和结构化数据的潜力，并概述了与构建针对这两种类型数据的问答系统相关的一些研究挑战。

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