論文の概要: NL2Formula: Generating Spreadsheet Formulas from Natural Language Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14853v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 05:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:28:16.835505
• Title: NL2Formula: Generating Spreadsheet Formulas from Natural Language Queries
• Title（参考訳）: NL2Formula:自然言語クエリからスプレッドシート式を生成する
• Authors: Wei Zhao, Zhitao Hou, Siyuan Wu, Yan Gao, Haoyu Dong, Yao Wan, Hongyu Zhang, Yulei Sui, Haidong Zhang
• Abstract要約: 本稿では,NL2Formulaと呼ばれる新しいベンチマークタスクを紹介する。 目的は、自然言語(NL)クエリを入力として、スプレッドシートテーブル上にグラウンドされた実行可能な式を生成することである。 我々は,70,799対のNLクエリと対応するスプレッドシート公式からなる包括的データセットを構築し,21,670のテーブルと37種類の公式関数を網羅した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.33149993368329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Writing formulas on spreadsheets, such as Microsoft Excel and Google Sheets, is a widespread practice among users performing data analysis. However, crafting formulas on spreadsheets remains a tedious and error-prone task for many end-users, particularly when dealing with complex operations. To alleviate the burden associated with writing spreadsheet formulas, this paper introduces a novel benchmark task called NL2Formula, with the aim to generate executable formulas that are grounded on a spreadsheet table, given a Natural Language (NL) query as input. To accomplish this, we construct a comprehensive dataset consisting of 70,799 paired NL queries and corresponding spreadsheet formulas, covering 21,670 tables and 37 types of formula functions. We realize the NL2Formula task by providing a sequence-to-sequence baseline implementation called fCoder. Experimental results validate the effectiveness of fCoder, demonstrating its superior performance compared to the baseline models. Furthermore, we also compare fCoder with an initial GPT-3.5 model (i.e., text-davinci-003). Lastly, through in-depth error analysis, we identify potential challenges in the NL2Formula task and advocate for further investigation.
• Abstract（参考訳）: Microsoft ExcelやGoogle Sheetsなどのスプレッドシートに公式を記述することは、データ分析を行うユーザの間で広く行われているプラクティスである。 しかし、特に複雑な操作を扱う場合、スプレッドシート上の公式の作成は、多くのエンドユーザにとって面倒でエラーを起こしやすい作業である。 本報告では,スプレッドシートの計算式作成に伴う負担を軽減するため,NL2Formulaと呼ばれる新しいベンチマークタスクを導入し,自然言語(NL)クエリを入力として,スプレッドシートテーブルをベースとした実行可能式を生成する。 これを実現するために,21,670表と37種類の式関数をカバーする70,799組のnlクエリと対応する表計算式からなる総合データセットを構築した。 我々は、fCoderと呼ばれるシーケンス間ベースライン実装を提供することで、NL2Formulaタスクを実現する。 実験により,fCoderの有効性を検証し,ベースラインモデルと比較して優れた性能を示した。 さらに、fCoderを初期GPT-3.5モデル(text-davinci-003)と比較する。 最後に,NL2Formulaタスクにおける潜在的な課題を特定し,さらなる調査を提唱する。

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