論文の概要: Reasoning-Aware Query-Focused Summarization over Multi-Table Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08970v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 06:04:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:33:37.765100
• Title: Reasoning-Aware Query-Focused Summarization over Multi-Table Data
• Title（参考訳）: マルチテーブルデータを用いた推論型問合せ型要約
• Authors: Xiaochuan Lin, Xiangyong Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用したエンドツーエンド生成フレームワークであるQueryTableSummarizer++を提案する。 本手法では,中間シリアライズステップの必要性を排除し,クエリ関連要約を直接生成する。 ベンチマークデータセットの実験では、QueryTableSummarizer++がBLEU、ROUGE、F1スコアで最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.325953054381901
• License:
• Abstract: Query-focused summarization over multi-table data is a challenging yet critical task for extracting precise and relevant information from structured data. Existing methods often rely on complex preprocessing steps and struggle to generalize across domains or handle the logical reasoning required for multi-table queries. In this paper, we propose QueryTableSummarizer++, an end-to-end generative framework leveraging large language models (LLMs) enhanced with table-aware pre-training, query-aligned fine-tuning, and reinforcement learning with feedback. Our method eliminates the need for intermediate serialization steps and directly generates query-relevant summaries. Experiments on a benchmark dataset demonstrate that QueryTableSummarizer++ significantly outperforms state-of-the-art baselines in terms of BLEU, ROUGE, and F1-score. Additional analyses highlight its scalability, generalization across domains, and robust handling of complex queries. Human evaluation further validates the superior quality and practical applicability of the generated summaries, establishing QueryTableSummarizer++ as a highly effective solution for multi-table summarization tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチテーブルデータに対するクエリ中心の要約は、構造化データから正確で関連する情報を抽出する上で、困難な作業である。 既存のメソッドはしばしば複雑な前処理ステップに依存し、ドメインをまたいで一般化したり、マルチテーブルクエリに必要な論理的推論を扱うのに苦労する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用したエンドツーエンド生成フレームワークであるQueryTableSummarizer++を提案する。 本手法では,中間シリアライズステップの必要性を排除し,クエリ関連要約を直接生成する。 ベンチマークデータセットの実験では、QueryTableSummarizer++がBLEU、ROUGE、F1スコアで最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示されている。 さらなる分析では、スケーラビリティ、ドメイン間の一般化、複雑なクエリの堅牢な処理が強調されている。 人間による評価は、生成された要約の優れた品質と実用性をさらに検証し、QueryTableSummarizer++をマルチテーブル要約タスクの高効率なソリューションとして確立する。

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