論文の概要: Theme-Explanation Structure for Table Summarization using Large Language Models: A Case Study on Korean Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10487v2
• Date: Wed, 26 Feb 2025 07:10:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 17:39:51.0956
• Title: Theme-Explanation Structure for Table Summarization using Large Language Models: A Case Study on Korean Tabular Data
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた表要約のためのテーマ説明構造:韓国語の語彙データを用いた事例研究
• 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。 テーマ部が副詞句として現れ、説明部が予測節として続く構造化形式に従って要約文を生成する。 実験の結果,Tabular-TXは従来の微調整法よりも有意に優れていた。
• 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 the Theme-Explanation Structure-based Table Summarization (Tabular-TX) pipeline designed to process tabular data efficiently. Tabular-TX preprocesses tabular data by focusing on highlighted cells. It then generates summary sentences following a structured format, where the Theme Part appears as an adverbial phrase, and the Explanation Part follows as a predictive clause. This approach enables tailored analysis by considering the structural characteristics of tables and their comparability. Unlike conventional fine-tuning approaches that require extensive labeled data and computational resources, our method leverages In-Context Learning to dynamically adapt to different table structures without additional training, ensuring efficient and scalable table interpretation. Experimental results demonstrate that Tabular-TX significantly outperforms conventional fine-tuning-based methods, particularly in low-resource scenarios, by leveraging table structures and metadata more effectively through structured prompts. The results confirm that Tabular-TX enables more effective processing of complex tabular data. Furthermore, it serves as a viable alternative for table-based question answering and summarization tasks in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表データ処理を効率的に行うように設計されたテーマ-説明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、強調された細胞に焦点を当てて、表形式のデータを前処理する。 その後、構成された形式に従って要約文を生成し、そこでは、テーマ部が副詞句として現れ、説明部が予測節として続く。 提案手法は,テーブルの構造的特性とその可視性を考慮した調整解析を可能にする。 大規模ラベル付きデータや計算資源を必要とする従来の微調整手法とは異なり、本手法はIn-Context Learningを活用して異なるテーブル構造に動的に適応し、効率よくスケーラブルなテーブル解釈を実現する。 実験の結果,Tabular-TXはテーブル構造やメタデータをより効果的に利用することにより,特に低リソースシナリオにおいて従来の微調整手法よりも優れていた。 その結果,Tabular-TXにより複雑な表データのより効率的な処理が可能であることが確認された。 さらに、資源制約のある環境でのテーブルベースの質問応答および要約タスクの代替となる。

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