Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bridging the Gap: Deciphering Tabular Data Using Large Language Model

論文の概要: Bridging the Gap: Deciphering Tabular Data Using Large Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11891v2
Date: Mon, 28 Aug 2023 14:07:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-29 20:47:52.978592
Title: Bridging the Gap: Deciphering Tabular Data Using Large Language Model
Title（参考訳）: ギャップのブリッジ:大言語モデルを用いた語彙データの解読
Authors: Hengyuan Zhang, Peng Chang, Zongcheng Ji
Abstract要約: この研究は、テーブルベースの質問応答タスクへの大規模言語モデルの初めての応用である。拡張言語モデルとのシームレスな統合のために,テーブルのシリアライズに特有なモジュールを設計しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.711941969101732
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the realm of natural language processing, the understanding of tabular data has perpetually stood as a focal point of scholarly inquiry. The emergence of expansive language models, exemplified by the likes of ChatGPT, has ushered in a wave of endeavors wherein researchers aim to harness these models for tasks related to table-based question answering. Central to our investigative pursuits is the elucidation of methodologies that amplify the aptitude of such large language models in discerning both the structural intricacies and inherent content of tables, ultimately facilitating their capacity to provide informed responses to pertinent queries. To this end, we have architected a distinctive module dedicated to the serialization of tables for seamless integration with expansive language models. Additionally, we've instituted a corrective mechanism within the model to rectify potential inaccuracies. Experimental results indicate that, although our proposed method trails the SOTA by approximately 11.7% in overall metrics, it surpasses the SOTA by about 1.2% in tests on specific datasets. This research marks the first application of large language models to table-based question answering tasks, enhancing the model's comprehension of both table structures and content.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理の領域では、表形式のデータの理解は学術的な調査の焦点として永久に立っていた。 ChatGPTなどによって実証された拡張言語モデルの出現は、研究者がテーブルベースの質問応答に関連するタスクにこれらのモデルを活用しようとする努力の波を巻き起こしている。私たちの調査的追求の中心は、このような大きな言語モデルの適性を増幅し、表の構造的複雑さと固有の内容の両方を識別し、最終的には関連するクエリにインフォームドレスポンスを提供する能力を促進する方法論の解明です。この目的のために,拡張言語モデルとのシームレスな統合を目的としたテーブルのシリアライゼーション専用のモジュールを設計した。さらに,モデル内で潜在的な不正確性を正すための修正機構を考案した。実験結果から,提案手法はSOTAを約11.7%追従するが,特定のデータセットに対するテストでは約1.2%のSOTAを超えることがわかった。本研究は,大規模言語モデルを表型質問応答タスクに適用し,表構造と内容の理解を深めた最初の事例である。

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