論文の概要: SynTQA: Synergistic Table-based Question Answering via Mixture of Text-to-SQL and E2E TQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16682v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 15:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 17:20:02.667348
• Title: SynTQA: Synergistic Table-based Question Answering via Mixture of Text-to-SQL and E2E TQA
• Title（参考訳）: SynTQA: Text-to-SQLとE2E TQAの混合によるSynergistic Table-based Question Answering
• Authors: Siyue Zhang, Anh Tuan Luu, Chen Zhao,
• Abstract要約: テキスト・ツー・パースとエンドツーエンド質問応答(E2E TQA)は、表に基づく質問回答タスクの2つの主要なアプローチである。 複数のベンチマークで成功したが、まだ比較されておらず、相乗効果は未解明のままである。 ベンチマークデータセットの最先端モデルを評価することによって、さまざまな長所と短所を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.09488366689108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-SQL parsing and end-to-end question answering (E2E TQA) are two main approaches for Table-based Question Answering task. Despite success on multiple benchmarks, they have yet to be compared and their synergy remains unexplored. In this paper, we identify different strengths and weaknesses through evaluating state-of-the-art models on benchmark datasets: Text-to-SQL demonstrates superiority in handling questions involving arithmetic operations and long tables; E2E TQA excels in addressing ambiguous questions, non-standard table schema, and complex table contents. To combine both strengths, we propose a Synergistic Table-based Question Answering approach that integrate different models via answer selection, which is agnostic to any model types. Further experiments validate that ensembling models by either feature-based or LLM-based answer selector significantly improves the performance over individual models.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQL解析とエンドツーエンド質問応答(E2E TQA)は、テーブルベースの質問回答タスクの2つの主要なアプローチである。 複数のベンチマークで成功したが、まだ比較されておらず、相乗効果は未解明のままである。 テキスト・トゥ・SQLは、算術演算や長いテーブルを含む問題を扱う上での優位性を示し、E2E TQAは曖昧な問題、非標準テーブルスキーマ、複雑なテーブル内容に対処する上で優れている。 両長所を組み合わせるために,任意のモデルタイプに非依存な回答選択を通じて,異なるモデルを統合するSynergistic Tableベースの質問応答手法を提案する。 さらに,機能ベースまたはLCMベースの回答セレクタによるアンサンブルモデルにより,個々のモデルよりも性能が大幅に向上することが検証された。

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