論文の概要: Localize, Retrieve and Fuse: A Generalized Framework for Free-Form Question Answering over Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11049v2
• Date: Thu, 21 Sep 2023 10:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 11:42:09.427022
• Title: Localize, Retrieve and Fuse: A Generalized Framework for Free-Form Question Answering over Tables
• Title（参考訳）: Localize, Retrieve and Fuse: テーブル上のフリーフォーム質問回答のための汎用フレームワーク
• Authors: Wenting Zhao, Ye Liu, Yao Wan, Yibo Wang, Zhongfen Deng, and Philip S. Yu
• Abstract要約: TableQAは、提供されたテーブルに座った質問に対する回答を生成することを目的としている。 テーブルからグラフへの変換,セルローカライズ,外部知識検索,テーブルとテキストの融合を提案する。 実験は、忠実で一貫性のある文を生成するためのTAG-QAの優れた能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.039687237878105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Question answering on tabular data (a.k.a TableQA), which aims at generating answers to questions grounded on a provided table, has gained significant attention recently. Prior work primarily produces concise factual responses through information extraction from individual or limited table cells, lacking the ability to reason across diverse table cells. Yet, the realm of free-form TableQA, which demands intricate strategies for selecting relevant table cells and the sophisticated integration and inference of discrete data fragments, remains mostly unexplored. To this end, this paper proposes a generalized three-stage approach: Table-to- Graph conversion and cell localizing, external knowledge retrieval, and the fusion of table and text (called TAG-QA), to address the challenge of inferring long free-form answers in generative TableQA. In particular, TAG-QA (1) locates relevant table cells using a graph neural network to gather intersecting cells between relevant rows and columns, (2) leverages external knowledge from Wikipedia, and (3) generates answers by integrating both tabular data and natural linguistic information. Experiments showcase the superior capabilities of TAG-QA in generating sentences that are both faithful and coherent, particularly when compared to several state-of-the-art baselines. Notably, TAG-QA surpasses the robust pipeline-based baseline TAPAS by 17% and 14% in terms of BLEU-4 and PARENT F-score, respectively. Furthermore, TAG-QA outperforms the end-to-end model T5 by 16% and 12% on BLEU-4 and PARENT F-score, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年,表表上の質問に対する回答生成を目的とした表型データ(TableQA)に対する質問応答が注目されている。 先行研究は、個々のテーブル細胞や限られたテーブル細胞からの情報抽出を通じて、簡潔な事実応答を生成する。 しかし、関連するテーブルセルを選択するための複雑な戦略と、離散データフラグメントの洗練された統合と推論を必要とするフリーフォームのTableQAの領域は、いまだ探索されていない。 そこで本稿では,テーブルからグラフへの変換とセルのローカライズ,外部知識検索,テーブルとテキストの融合(TAG-QA)という3段階のアプローチを提案する。 特に、TAG-QA(1)は、グラフニューラルネットワークを用いて関連するテーブルセルを探索し、関連する行と列の交差するセルを収集し、(2)ウィキペディアの外部知識を活用し、(3)表データと自然言語情報を統合して回答を生成する。 実験では、特にいくつかの最先端のベースラインと比較して、忠実で一貫性のある文を生成する際に、TAG-QAの優れた能力を示す。 特に、TAG-QAは、BLEU-4とPARENT Fスコアのそれぞれで、堅牢なパイプラインベースのベースラインTAPASを17%上回る。 さらに、TAG-QAは、BLEU-4とPARENT Fスコアでそれぞれ16%、T5を12%上回る。

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