論文の概要: arXiVeri: Automatic table verification with GPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07968v1
- Date: Tue, 13 Jun 2023 17:59:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 12:15:12.870705
- Title: arXiVeri: Automatic table verification with GPT
- Title（参考訳）: arXiVeri: GPTによるテーブルの自動検証
- Authors: Gyungin Shin, Weidi Xie, Samuel Albanie
- Abstract要約: 自動表検証(AutoTV)の新たな課題を提案する。
本研究の目的は,参照ソースを相互参照することで,テーブル内の数値データの精度を検証することである。
現代の大規模言語モデル(LLM)の柔軟性を活用して,テーブル検証のためのシンプルなベースラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.388120096898554
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Without accurate transcription of numerical data in scientific documents, a
scientist cannot draw accurate conclusions. Unfortunately, the process of
copying numerical data from one paper to another is prone to human error. In
this paper, we propose to meet this challenge through the novel task of
automatic table verification (AutoTV), in which the objective is to verify the
accuracy of numerical data in tables by cross-referencing cited sources. To
support this task, we propose a new benchmark, arXiVeri, which comprises
tabular data drawn from open-access academic papers on arXiv. We introduce
metrics to evaluate the performance of a table verifier in two key areas: (i)
table matching, which aims to identify the source table in a cited document
that corresponds to a target table, and (ii) cell matching, which aims to
locate shared cells between a target and source table and identify their row
and column indices accurately. By leveraging the flexible capabilities of
modern large language models (LLMs), we propose simple baselines for table
verification. Our findings highlight the complexity of this task, even for
state-of-the-art LLMs like OpenAI's GPT-4. The code and benchmark will be made
publicly available.
- Abstract（参考訳）: 科学的文書における数値データの正確な書き起こしがなければ、科学者は正確な結論を導き出せない。
残念ながら、ある紙から別の紙に数値データをコピーするプロセスは、ヒューマンエラーを起こしやすい。
本稿では,この課題を,参照ソースを相互参照することで,テーブル内の数値データの精度を検証することを目的とした,自動テーブル検証(AutoTV)という新たな課題を通じて解決することを提案する。
そこで本研究では,arxivに関するオープンアクセス学術論文から得られた表データを含む新しいベンチマークarxiveriを提案する。
テーブル検証器の性能を評価するための指標を2つの重要な領域で紹介する。
(i)対象のテーブルに対応する引用文書のソーステーブルを識別することを目的としたテーブルマッチング
(ii) ターゲットとソーステーブル間の共有セルの特定と行と列のインデックスの正確な識別を目的としたセルマッチング。
現代の大規模言語モデル(LLM)の柔軟性を活用して,テーブル検証のためのシンプルなベースラインを提案する。
本研究は,OpenAI の GPT-4 のような最先端 LLM においても,この課題の複雑さを強調した。
コードとベンチマークは一般公開される予定だ。
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