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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12580v2
• Date: Tue, 19 Aug 2025 01:43:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.299511
• 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, Adar Avsian, Larry Heck,
• Abstract要約: ITBLSデータセットは、解釈、修正、生成という3種類の表型タスクで構成されている。 本稿では,質問応答として表計算操作を再構築する新しい枠組みを提案する。 提案手法は, ITBLS に基づくシーケンス・ツー・シーケンス・モデリングのベースライン上でのタスクを改良する。 新たなアプローチでは、Exact-Matchの精度が13%向上し、BERTScoresが16%向上した。
• 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 that focuses on natural-language manipulation of tabular information sourced from academic pre-prints on ArXiv. The iTBLS dataset consists of three types of tabular tasks -- interpretation, modification, and generation. Interpretation focuses on tabular understanding, modification focuses on manipulating tabular information, and generation focuses on the addition of new natural-language evidence. In addition, the paper presents a novel framework that reformulates tabular operations as question-answering, where an appropriate question is formulated based on the nature of interaction and the question is answered using the user request as evidence. The developed approach results in an improvement on all tasks on a sequence-to-sequence modeling baseline on iTBLS. In addition, the question-answering-based reformulation is applied to datasets from prior work for the text-to-table task where textual paragraphs are summarized into tables. The novel approach results in up to 13% improvement in Exact-Match accuracy and up to 16% improvement in BERTScores compared to the prior state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ArXivの学術的事前印刷から得られた表情報の自然言語操作に焦点を当てた対話型対話のデータセットであるInteractive Tables(iTBLS)を紹介する。 ITBLSデータセットは、解釈、修正、生成という3種類の表型タスクで構成されている。 解釈は表の理解に焦点を当て、修正は表の情報を操作し、生成は新たな自然言語の証拠を追加することに焦点を当てる。 さらに,対話の性質に基づいて適切な質問を定式化し,ユーザの要求を証拠として回答する,表計算操作を質問応答として再構築する新しい枠組みを提案する。 提案手法は, ITBLS に基づくシーケンス・ツー・シーケンス・モデリングのベースライン上でのタスクを改良する。 さらに,質問文を表にまとめるテキスト・ツー・テーブルタスクの先行作業から得られたデータセットに対して,質問文に基づく再構成を適用した。 新たなアプローチでは、Exact-Matchの精度が13%向上し、BERTScoresが16%向上した。

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