論文の概要: FormaT5: Abstention and Examples for Conditional Table Formatting with Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17306v3
• Date: Wed, 1 Nov 2023 17:31:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 10:47:53.937228
• Title: FormaT5: Abstention and Examples for Conditional Table Formatting with Natural Language
• Title（参考訳）: format5: 自然言語を用いた条件付きテーブルフォーマッティングの省略と例
• Authors: Mukul Singh, Jos\'e Cambronero, Sumit Gulwani, Vu Le, Carina Negreanu, Elnaz Nouri, Mohammad Raza, Gust Verbruggen
• Abstract要約: FormaT5は、テーブルの条件付きフォーマットルールを生成するトランスフォーマーベースのモデルである。 これらのタスクのユーザ記述は、しばしば不明確か曖昧であり、コード生成システムが所望のルールを正確に学習することが難しくなる。 FormaT5がプレースホルダーを予測することを学習するが、このプレースホルダーは第2のモデルで満たされるか、あるいはフォーマットすべき行の例を、プログラム・バイ・サンプル・システムで利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.014372488951533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Formatting is an important property in tables for visualization, presentation, and analysis. Spreadsheet software allows users to automatically format their tables by writing data-dependent conditional formatting (CF) rules. Writing such rules is often challenging for users as it requires them to understand and implement the underlying logic. We present FormaT5, a transformer-based model that can generate a CF rule given the target table and a natural language description of the desired formatting logic. We find that user descriptions for these tasks are often under-specified or ambiguous, making it harder for code generation systems to accurately learn the desired rule in a single step. To tackle this problem of under-specification and minimise argument errors, FormaT5 learns to predict placeholders though an abstention objective. These placeholders can then be filled by a second model or, when examples of rows that should be formatted are available, by a programming-by-example system. To evaluate FormaT5 on diverse and real scenarios, we create an extensive benchmark of 1053 CF tasks, containing real-world descriptions collected from four different sources. We release our benchmarks to encourage research in this area. Abstention and filling allow FormaT5 to outperform 8 different neural approaches on our benchmarks, both with and without examples. Our results illustrate the value of building domain-specific learning systems.
• Abstract（参考訳）: フォーマッティングは、視覚化、プレゼンテーション、分析のためのテーブルの重要な特性である。 スプレッドシートソフトウェアは、データに依存した条件付きフォーマット(cf)ルールを書くことで自動的にテーブルをフォーマットできる。 このようなルールを書くことは、基礎となるロジックを理解し実装する必要があるため、ユーザにとってしばしば困難である。 FormaT5は、対象のテーブルに与えられたCFルールと、所望のフォーマットロジックの自然言語記述を生成できるトランスフォーマーベースのモデルである。 これらのタスクのユーザ記述は、しばしば不特定または曖昧であり、コード生成システムは、望ましいルールを1ステップで正確に学習することが困難である。 この問題に対処し、引数エラーを最小限に抑えるため、form5は放棄目的にもかかわらずプレースホルダーを予測することを学ぶ。 これらのプレースホルダーは、第2のモデルで満たされるか、あるいはフォーマットすべき行の例を、プログラム・バイ・サンプル・システムで利用できる。 FormaT5を多種多様な実シナリオで評価するために、我々は4つの異なるソースから収集された実世界の記述を含む1053のCFタスクの広範なベンチマークを作成する。 私たちはこの分野の研究を促進するためにベンチマークをリリースします。 回避と充填により、form5は8つの異なるニューラルアプローチをベンチマークで比較できます。 本研究は、ドメイン固有の学習システムを構築することの価値を示す。

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