論文の概要: Tabular-TX: Theme-Explanation Structure-based Table Summarization via In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10487v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 08:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 19:37:19.041866
• Title: Tabular-TX: Theme-Explanation Structure-based Table Summarization via In-Context Learning
• Title（参考訳）: Tabular-TX: 文脈学習によるテーマ説明構造に基づくテーブル要約
• Authors: TaeYoon Kwack, Jisoo Kim, Ki Yong Jung, DongGeon Lee, Heesun Park,
• Abstract要約: 本稿では,テーマ記述構造に基づくテーブル要約パイプライン(Tabular-TX)を提案する。 Tabular-TXは、副詞句の形でテーマパートで構成された要約文を生成し、その後節の形で説明パートを生成する。 テーブルベースの要約を生成するために提案したTabular-TXを適用した結果,既存の微調整法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0621665950143144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a Theme-Explanation Structure-based Table Summarization (Tabular-TX) pipeline designed to efficiently process table data. Tabular-TX preprocesses table data by focusing on highlighted cells and then generates summary sentences structured with a Theme Part in the form of adverbial phrases followed by an Explanation Part in the form of clauses. In this process, customized analysis is performed by considering the structural characteristics and comparability of the table. Additionally, by utilizing In-Context Learning, Tabular-TX optimizes the analytical capabilities of large language models (LLMs) without the need for fine-tuning, effectively handling the structural complexity of table data. Results from applying the proposed Tabular-TX to generate table-based summaries demonstrated superior performance compared to existing fine-tuning-based methods, despite limitations in dataset size. Experimental results confirmed that Tabular-TX can process complex table data more effectively and established it as a new alternative for table-based question answering and summarization tasks, particularly in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表データ処理の効率化を目的とした,テーマ記述構造に基づくテーブル要約(Tabular-TX)パイプラインを提案する。 Tabular-TXは、強調されたセルに着目してテーブルデータを前処理し、その後、副詞句の形でテーマ部で構造化された要約文を生成し、その後、説明部を節の形で生成する。 このプロセスでは、テーブルの構造的特性と可視性を考慮し、カスタマイズされた分析を行う。 さらに、In-Context Learningを利用することで、Tabular-TXは大規模言語モデル(LLM)の分析機能を微調整なしで最適化し、テーブルデータの構造的複雑さを効果的に処理する。 提案したTabular-TXをテーブルベースのサマリー生成に適用した結果,データセットサイズに制限があるにも関わらず,既存の微調整方式よりも優れた性能を示した。 実験により,Tabular-TXは複雑なテーブルデータをより効率的に処理できることを確認した。

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