論文の概要: Generate, Transform, Answer: Question Specific Tool Synthesis for Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10138v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 17:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 13:39:30.507084
• Title: Generate, Transform, Answer: Question Specific Tool Synthesis for Tabular Data
• Title（参考訳）: 生成, 変換, 回答: 語彙データのための質問特定ツール合成
• Authors: Carlos Gemmell, Jeffrey Dalton
• Abstract要約: タブラル質問応答(TQA)は、ニューラルネットワークにとって困難な設定である。 TQAプロセステーブルは直接的に処理され、テーブルのサイズが大きくなると情報損失が発生する。 本稿では,クエリ固有のプログラムを生成して,テーブルの変換にいつ適用すればよいかを検出するツールWriterを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3455238301221675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tabular question answering (TQA) presents a challenging setting for neural systems by requiring joint reasoning of natural language with large amounts of semi-structured data. Unlike humans who use programmatic tools like filters to transform data before processing, language models in TQA process tables directly, resulting in information loss as table size increases. In this paper we propose ToolWriter to generate query specific programs and detect when to apply them to transform tables and align them with the TQA model's capabilities. Focusing ToolWriter to generate row-filtering tools improves the state-of-the-art for WikiTableQuestions and WikiSQL with the most performance gained on long tables. By investigating headroom, our work highlights the broader potential for programmatic tools combined with neural components to manipulate large amounts of structured data.
• Abstract（参考訳）: Tabular Question answering (TQA) は、自然言語と大量の半構造化データとの結合推論を必要とすることによって、ニューラルネットワークに挑戦的な設定を提供する。 処理前にデータ変換にフィルタのようなプログラムツールを使用する人間とは異なり、TQAプロセステーブルの言語モデルは直接的にデータ変換を行う。 本稿では,クエリ固有のプログラムを生成し,テーブルの変換にいつ適用すればよいかを検出し,TQAモデルの機能と整合させるツールWriterを提案する。 ToolWriterで行フィルタリングツールを生成することで、WikiTableQuestionsやWikiSQLの最先端性が向上する。 ヘッドルームを調査することで、我々の研究は、大量の構造化データを操作するためのプログラムツールとニューラルネットワークコンポーネントを組み合わせた幅広い可能性を強調します。

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