論文の概要: iTBLS: A Dataset of Interactive Conversations Over Tabular Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12580v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 02:11:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-22 16:24:58.674911
• Title: iTBLS: A Dataset of Interactive Conversations Over Tabular Information
• Title（参考訳）: ITBLS: 語彙情報に関する対話型会話のデータセット
• Authors: Anirudh Sundar, Christopher Richardson, William Gay, Larry Heck,
• Abstract要約: iTBLSは、科学論文の表にある対話的な会話のデータセットである。 iTBLSは相互作用の範囲を広げ、数学的推論、自然言語操作、既存のテーブルを自然言語会話から拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9665568096804846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Interactive Tables (iTBLS), a dataset of interactive conversations situated in tables from scientific articles. This dataset is designed to facilitate human-AI collaborative problem-solving through AI-powered multi-task tabular capabilities. In contrast to prior work that models interactions as factoid QA or procedure synthesis, iTBLS broadens the scope of interactions to include mathematical reasoning, natural language manipulation, and expansion of existing tables from natural language conversation by delineating interactions into one of three tasks: interpretation, modification, or generation. Additionally, the paper presents a suite of baseline approaches to iTBLS, utilizing zero-shot prompting and parameter-efficient fine-tuning for different computing situations. We also introduce a novel multi-step approach and show how it can be leveraged in conjunction with parameter-efficient fine-tuning to achieve the state-of-the-art on iTBLS; outperforming standard parameter-efficient fine-tuning by up to 15% on interpretation, 18% on modification, and 38% on generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 対話型対話のデータセットであるInteractive Tables (iTBLS) について, 論文から紹介する。 このデータセットは、AIを使ったマルチタスクタブ機能を通じて、人間とAIの協調的な問題解決を容易にするように設計されている。 ファクトイドのQAやプロシージャ合成として相互作用をモデル化する以前の研究とは対照的に、ITBLSは、相互作用を解釈、修正、生成の3つのタスクの1つに分類することで、数学的推論、自然言語操作、既存のテーブルの自然言語会話からの拡張を含む、相互作用の範囲を広げている。 さらに, ゼロショットプロンプトとパラメータ効率の異なる微調整を利用して, ITBLS に対するベースラインアプローチのスイートを提案する。 また、新しい多段階アプローチを導入し、パラメータ効率のよい微調整と組み合わせて、ITBLSの最先端技術を実現する方法を示し、標準パラメータ効率の微調整を解釈で15%、修正で18%、生成で38%向上させる。

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