この記事では、タブularデータに対する自然言語インターフェースが持つあいまいさの問題に取り組みます。著者は、あいまいさを欠陥と見なすのではなく、ユーザーとシステムの間で協力的なインタラクションの一部と再定義し、協力的なクエリと非協力的なクエリを区別する枠組みを開発します。この枠組みを用いて、15の人気データセットにおける質問応答と分析の評価を行うと、クエリタイプの混在が制度の実行精度や解釈能力の評価に適さないことが分かりました。著者は、あいまいさを修正するのではなく、協力によってクエリを解決することを優先する視点を提案し、自然言語インターフェースの設計や評価に関する更なる研究の方向性を示します。