論文の概要: Unveiling Implicit Table Knowledge with Question-Then-Pinpoint Reasoner for Insightful Table Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12269v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 11:26:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:53.542741
• Title: Unveiling Implicit Table Knowledge with Question-Then-Pinpoint Reasoner for Insightful Table Summarization
• Title（参考訳）: インテリジェンステーブル要約のための問合せピンポイント共振器による暗黙表知識の解き方
• Authors: Kwangwook Seo, Jinyoung Yeo, Dongha Lee,
• Abstract要約: 高品質なテーブルサマリを生成するには、暗黙の知識が重要です。 本稿では,新しいテーブル推論フレームワークであるQQ-then-Pinpointを提案する。 私たちの研究は、洞察力のある知識をセルフクエストできるプラグアンドプレイのテーブル推論器の構築に重点を置いています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.475427498268393
• License:
• Abstract: Implicit knowledge hidden within the explicit table cells, such as data insights, is the key to generating a high-quality table summary. However, unveiling such implicit knowledge is a non-trivial task. Due to the complex nature of structured tables, it is challenging even for large language models (LLMs) to mine the implicit knowledge in an insightful and faithful manner. To address this challenge, we propose a novel table reasoning framework Question-then-Pinpoint. Our work focuses on building a plug-and-play table reasoner that can self-question the insightful knowledge and answer it by faithfully pinpointing evidence on the table to provide explainable guidance for the summarizer. To train a reliable reasoner, we collect table knowledge by guiding a teacher LLM to follow the coarse-to-fine reasoning paths and refine it through two quality enhancement strategies to selectively distill the high-quality knowledge to the reasoner. Extensive experiments on two table summarization datasets, including our newly proposed InsTaSumm, validate the general effectiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: データインサイトのような明示的なテーブルセルに隠された暗黙の知識は、高品質なテーブルサマリを生成する鍵である。 しかし、そのような暗黙的な知識を公開することは、非自明な作業である。 構造化テーブルの複雑な性質のため、大きな言語モデル(LLM)でさえ、暗黙の知識を洞察豊かで忠実な方法でマイニングすることは困難である。 この課題に対処するため、我々は新しいテーブル推論フレームワークであるQQ-then-Pinpointを提案する。 我々の研究は、洞察力のある知識を自己探索し、テーブル上の証拠を忠実に特定し、要約者への説明可能なガイダンスを提供する、プラグアンドプレイのテーブル推論器の構築に重点を置いている。 信頼性の高い推論器を訓練するために,教師のLSMに粗大な推論経路に従うように指示してテーブル知識を収集し,2つの品質向上戦略を通じて洗練させ,高品質な知識を推論器に選択的に蒸留する。 新たに提案したInsTaSummを含む2つのテーブル要約データセットの大規模な実験により,本フレームワークの有効性が検証された。

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