論文の概要: Knowledge in Triples for LLMs: Enhancing Table QA Accuracy with Semantic Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14192v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 21:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:48:26.008807
• Title: Knowledge in Triples for LLMs: Enhancing Table QA Accuracy with Semantic Extraction
• Title（参考訳）: LLMのためのトリプルの知識:意味抽出によるテーブルQA精度の向上
• Authors: Hossein Sholehrasa, Sanaz Saki Norouzi, Pascal Hitzler, Majid Jaberi-Douraki,
• Abstract要約: 本稿では,表型データから直交三重項を抽出し,それを検索拡張生成(RAG)モデルに統合することにより,微調整GPT-3.5-turbo-0125モデルにより生成された応答の精度,コヒーレンス,コンテキスト的リッチ性を向上させる手法を提案する。 FeTaQAデータセットの既存のベースライン、特にSacre-BLEUとROUGEの指標に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0968343822308813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrating structured knowledge from tabular formats poses significant challenges within natural language processing (NLP), mainly when dealing with complex, semi-structured tables like those found in the FeTaQA dataset. These tables require advanced methods to interpret and generate meaningful responses accurately. Traditional approaches, such as SQL and SPARQL, often fail to fully capture the semantics of such data, especially in the presence of irregular table structures like web tables. This paper addresses these challenges by proposing a novel approach that extracts triples straightforward from tabular data and integrates it with a retrieval-augmented generation (RAG) model to enhance the accuracy, coherence, and contextual richness of responses generated by a fine-tuned GPT-3.5-turbo-0125 model. Our approach significantly outperforms existing baselines on the FeTaQA dataset, particularly excelling in Sacre-BLEU and ROUGE metrics. It effectively generates contextually accurate and detailed long-form answers from tables, showcasing its strength in complex data interpretation.
• Abstract（参考訳）: 表形式から構造化された知識を統合することは、主にFeTaQAデータセットに見られるような複雑な半構造化テーブルを扱う場合、自然言語処理(NLP)において大きな課題となる。 これらのテーブルは、意味のある応答を正確に解釈し、生成する高度な方法を必要とする。 SQLやSPARQLといった従来のアプローチは、特にWebテーブルのような不規則なテーブル構造が存在する場合、このようなデータのセマンティクスを完全にキャプチャできないことが多い。 本稿では,グラフデータから直接三重項を抽出し,それを検索拡張生成(RAG)モデルに統合し,微調整GPT-3.5-turbo-0125モデルにより生成された応答の精度,コヒーレンス,文脈的豊かさを向上させることによって,これらの課題に対処する。 FeTaQAデータセットの既存のベースライン、特にSacre-BLEUとROUGEの指標に優れています。 表から文脈的に正確で詳細な長文の回答を効果的に生成し、複雑なデータ解釈においてその強みを示す。

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