論文の概要: PoTable: Programming Standardly on Table-based Reasoning Like a Human Analyst

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04272v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 15:54:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:35.032755
• Title: PoTable: Programming Standardly on Table-based Reasoning Like a Human Analyst
• Title（参考訳）: PoTable: テーブルベースの推論を人間アナリストのように標準化したプログラミング
• Authors: Qingyang Mao, Qi Liu, Zhi Li, Mingyue Cheng, Zheng Zhang, Rui Li,
• Abstract要約: 本稿では,人間アナリストをシミュレートするテーブルベースの推論手法として,PoTableを提案する。 PoTableは、人間のような論理的なステージを分割し、操作プールをオープンワールド空間に拡張する。 PoTableは標準的な推論プロセス全体を完了し、優れた推論結果を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.823024099178172
• License:
• Abstract: Table-based reasoning has garnered substantial research interest, particularly in its integration with Large Language Model (LLM) which has revolutionized the general reasoning paradigm. Numerous LLM-based studies introduce symbolic tools (e.g., databases, Python) as assistants to extend human-like abilities in structured table understanding and complex arithmetic computations. However, these studies can be improved better in simulating human cognitive behavior when using symbolic tools, as they still suffer from limitations of non-standard logical splits and constrained operation pools. In this study, we propose PoTable as a novel table-based reasoning method that simulates a human tabular analyst, which integrates a Python interpreter as the real-time executor accompanied by an LLM-based operation planner and code generator. Specifically, PoTable follows a human-like logical stage split and extends the operation pool into an open-world space without any constraints. Through planning and executing in each distinct stage, PoTable standardly completes the entire reasoning process and produces superior reasoning results along with highly accurate, steply commented and completely executable programs. Accordingly, the effectiveness and explainability of PoTable are fully demonstrated. Extensive experiments over three evaluation datasets from two public benchmarks on two backbones show the outstanding performance of our approach. In particular, GPT-based PoTable achieves over 4% higher absolute accuracy than runner-ups on all evaluation datasets.
• Abstract（参考訳）: テーブルベースの推論は、特に一般的な推論パラダイムに革命をもたらしたLarge Language Model(LLM)との統合において、かなりの研究の関心を集めている。 LLMに基づく多くの研究は、構造化テーブル理解や複雑な算術計算において人間のような能力を拡張するための補助として、シンボリックツール(例えばデータベース、Python)を導入している。 しかしながら、これらの研究は、標準的な論理的分割や制約された操作プールの制限に悩まされているため、象徴的なツールを使用する際の人間の認知行動のシミュレーションを改善することができる。 本研究では,Pythonインタプリタをリアルタイムエグゼキュータとして,LLMベースのオペレーションプランナとコードジェネレータを併用した,テーブルベースの新しい推論手法としてPoTableを提案する。 具体的には、PoTableは人間のような論理段階を分割し、制約なく操作プールをオープンワールド空間に拡張する。 各段階での計画と実行を通じて、PoTableは推論プロセス全体を標準化し、高度に正確で、段階的にコメントされ、完全に実行可能なプログラムとともに優れた推論結果を生成する。 したがって、PoTableの有効性と説明性は完全に実証される。 2つのバックボーン上の2つの公開ベンチマークから得られた3つの評価データセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチの卓越した性能を示している。 特に、GPTベースのPoTableは、すべての評価データセットのランナーアップよりも4%以上の絶対精度を達成する。

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