論文の概要: H-STAR: LLM-driven Hybrid SQL-Text Adaptive Reasoning on Tables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05952v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 23:44:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 23:13:33.307421
- Title: H-STAR: LLM-driven Hybrid SQL-Text Adaptive Reasoning on Tables
- Title（参考訳）: H-STAR: LLM駆動型ハイブリッドSQL-Text Adaptive Reasoning on Tables
- Authors: Nikhil Abhyankar, Vivek Gupta, Dan Roth, Chandan K. Reddy,
- Abstract要約: 本稿では,2段階のプロセスにシンボル的アプローチと意味的アプローチ(テキスト的アプローチ)を統合し,制約に対処する新しいアルゴリズムを提案する。
実験の結果,H-STARは3つの質問応答(QA)と事実検証データセットにおいて,最先端の手法を大幅に上回っていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.73919743039263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Tabular reasoning involves interpreting natural language queries about tabular data, which presents a unique challenge of combining language understanding with structured data analysis. Existing methods employ either textual reasoning, which excels in semantic interpretation but struggles with mathematical operations, or symbolic reasoning, which handles computations well but lacks semantic understanding. This paper introduces a novel algorithm H-STAR that integrates both symbolic and semantic (textual) approaches in a two-stage process to address these limitations. H-STAR employs: (1) step-wise table extraction using `multi-view' column retrieval followed by row extraction, and (2) adaptive reasoning that adapts reasoning strategies based on question types, utilizing semantic reasoning for direct lookup and complex lexical queries while augmenting textual reasoning with symbolic reasoning support for quantitative and logical tasks. Our extensive experiments demonstrate that H-STAR significantly outperforms state-of-the-art methods across three tabular question-answering (QA) and fact-verification datasets, underscoring its effectiveness and efficiency.
- Abstract（参考訳）: タブラル推論では、自然言語クエリを表型データについて解釈するが、これは言語理解と構造化データ分析を組み合わせるというユニークな課題である。
既存の手法では、意味論的解釈に優れるが数学的操作に苦しむテキスト推論や、計算をうまく処理するが意味論的理解に欠けるシンボリック推論が採用されている。
本稿では,これらの制約に対処する2段階プロセスにおいて,記号的アプローチと意味的アプローチの両方を統合する新しいアルゴリズムH-STARを提案する。
H-STAR では,(1) 「複数ビュー」 列の検索と行抽出によるステップワイズテーブル抽出,(2) 質問型に基づく推論戦略を適応する適応推論,(2) 直接検索と複雑な語彙クエリのセマンティック推論を活用するとともに,量的および論理的タスクのシンボリック推論によるテキスト推論を増強する。
我々の広範な実験により,H-STARは3つの表付き質問回答(QA)と事実検証データセットで最先端の手法を大幅に上回り,その有効性と効率性を実証した。
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