論文の概要: GraphOTTER: Evolving LLM-based Graph Reasoning for Complex Table Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01230v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 07:49:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:01.368846
• Title: GraphOTTER: Evolving LLM-based Graph Reasoning for Complex Table Question Answering
• Title（参考訳）: GraphOTTER:複雑な質問応答のためのLLMベースのグラフ推論
• Authors: Qianlong Li, Chen Huang, Shuai Li, Yuanxin Xiang, Deng Xiong, Wenqiang Lei,
• Abstract要約: 複雑なテーブル質問回答は、複雑なレイアウトと柔軟なヘッダロケーションを示す複雑なテーブルに基づいて、特定の質問に対する正確な回答を提供する。 本稿では,正解をピンポイントする推論プロセスを明確に確立するGraphOTTERを提案する。 その後、グラフ上でステップバイステップの推論を行い、各ステップは事前に定義された中間的推論アクションのセットによってガイドされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.59852014700167
• License:
• Abstract: Complex Table Question Answering involves providing accurate answers to specific questions based on intricate tables that exhibit complex layouts and flexible header locations. Despite considerable progress having been made in the LLM era, the reasoning processes of existing methods are often implicit, feeding the entire table into prompts, making it difficult to effectively filter out irrelevant information in the table. To this end, we propose GraphOTTER that explicitly establishes the reasoning process to pinpoint the correct answers. In particular, GraphOTTER leverages a graph-based representation, transforming the complex table into an undirected graph. It then conducts step-by-step reasoning on the graph, with each step guided by a set of pre-defined intermediate reasoning actions. As such, it constructs a clear reasoning path and effectively identifies the answer to a given question. Comprehensive experiments on two benchmark datasets and two LLM backbones demonstrate the effectiveness of GraphOTTER. Further analysis indicates that its success may be attributed to the ability to efficiently filter out irrelevant information, thereby focusing the reasoning process on the most pertinent data. Our code and experimental datasets are available at \url{https://github.com/JDing0521/GraphOTTER}.
• Abstract（参考訳）: 複雑なテーブル質問回答は、複雑なレイアウトと柔軟なヘッダロケーションを示す複雑なテーブルに基づいて、特定の質問に対する正確な回答を提供する。 LLM時代にかなりの進歩があったにもかかわらず、既存の手法の推論プロセスは暗黙的に行われ、テーブル全体にプロンプトを与え、テーブル内の無関係な情報を効果的にフィルタリングすることは困難である。 この目的のために我々は,正解を特定するための推論プロセスを明確に確立するGraphOTTERを提案する。 特に、GraphOTTERはグラフベースの表現を活用し、複雑なテーブルを非指向グラフに変換する。 その後、グラフ上でステップバイステップの推論を行い、各ステップは事前に定義された中間的推論アクションのセットによってガイドされる。 そのため、明確な推論パスを構築し、与えられた質問に対する回答を効果的に特定する。 2つのベンチマークデータセットと2つのLCMバックボーンに関する総合的な実験は、GraphOTTERの有効性を実証している。 さらなる分析により、その成功は、無関係な情報を効率的にフィルタリングし、最も関連するデータに推論過程を集中させる能力に起因している可能性が示唆された。 我々のコードと実験データセットは \url{https://github.com/JDing0521/GraphOTTER} で入手できる。

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