論文の概要: ReTAG: Reasoning Aware Table to Analytic Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11826v2
- Date: Mon, 30 Oct 2023 03:24:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 02:41:43.661401
- Title: ReTAG: Reasoning Aware Table to Analytic Text Generation
- Title（参考訳）: ReTAG: 分析テキスト生成のための認識テーブルの推論
- Authors: Deepanway Ghosal and Preksha Nema and Aravindan Raghuveer
- Abstract要約: ReTAGは、ベクトル量子化を用いて異なるタイプの解析的推論を出力に注入するテーブルおよび推論認識モデルである。
私たちは、ToTTo、InfoTabsデータセットを参照文毎に推論カテゴリで拡張(そして、オープンソースの35.6K分析、55.9k記述インスタンス)します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.603569641254417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The task of table summarization involves generating text that both succinctly
and accurately represents the table or a specific set of highlighted cells
within a table. While significant progress has been made in table to text
generation techniques, models still mostly generate descriptive summaries,
which reiterates the information contained within the table in sentences.
Through analysis of popular table to text benchmarks (ToTTo (Parikh et al.,
2020 and InfoTabs (Gupta et al., 2020) we observe that in order to generate the
ideal summary, multiple types of reasoning is needed coupled with access to
knowledge beyond the scope of the table. To address this gap, we propose ReTAG,
a table and reasoning aware model that uses vector-quantization to infuse
different types of analytical reasoning into the output. ReTAG achieves 2.2%,
2.9% improvement on the PARENT metric in the relevant slice of ToTTo and
InfoTabs for the table to text generation task over state of the art baselines.
Through human evaluation, we observe that output from ReTAG is upto 12% more
faithful and analytical compared to a strong table-aware model. To the best of
our knowledge, ReTAG is the first model that can controllably use multiple
reasoning methods within a structure-aware sequence to sequence model to
surpass state of the art performance in multiple table to text tasks. We extend
(and open source 35.6K analytical, 55.9k descriptive instances) the ToTTo,
InfoTabs datasets with the reasoning categories used in each reference
sentences.
- Abstract（参考訳）: テーブル要約のタスクは、テーブル内の特定のハイライトされたセルのセットを簡潔かつ正確に表すテキストを生成することである。
テーブルからテキスト生成技術への大きな進歩はあったが、モデルが依然として記述的な要約を生成しており、表に含まれる情報を文で繰り返す。
一般的なテーブルからテキストへのベンチマーク(totto (parikh et al., 2020 and infotabs (gupta et al., 2020))の分析を通じて、理想的な要約を生成するには、複数の推論が必要であり、テーブルの範囲を超えた知識へのアクセスが必要であることを観察する。
このギャップに対処するために,ベクトル量子化を用いた解析的推論を出力に注入するテーブルおよび推論認識モデルであるReTAGを提案する。
ReTAGは、ToTToとInfoTabsの関連するスライスでPARENTメトリックを2.2%、2.9%改善し、アートベースラインの状態よりもテキスト生成タスクを生成する。
人間による評価により、ReTAGの出力は、強いテーブル認識モデルに比べて12%ほど忠実で分析的であることがわかった。
我々の知る限りでは、ReTAGは構造認識シーケンスからシーケンスモデルまでの複数の推論手法を制御し、複数のテーブルからテキストタスクへのアートパフォーマンスの状態を克服する最初のモデルである。
私たちは、ToTTo、InfoTabsデータセットを参照文毎に推論カテゴリで拡張(そして、オープンソースの35.6K分析、55.9k記述インスタンス)します。
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