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+
+#######################################################################################################
+# IMPORT
+#######################################################################################################
+
+from transformers import pipeline
+import pandas as pd
+
+#######################################################################################################
+# Function
+#######################################################################################################
+
+def TAPAS(question, table_main):
+    """
+    Processing the question using an expression and the main and geom table.
+
+    Args:
+        question (str): the question.
+        table_main (df): main table
+
+    Returns:
+        answer (str): answer to the question
+    """
+    
+    # set up a TAPAS pipeline for table-based question answering
+    tqa = pipeline(task="table-question-answering", model="google/tapas-large-finetuned-wtq")
+
+    answer = tqa(table=table_main, query=question)
+    return answer,