論文の概要: TableMaster: A Recipe to Advance Table Understanding with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19378v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 00:39:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 11:04:49.780073
• Title: TableMaster: A Recipe to Advance Table Understanding with Language Models
• Title（参考訳）: TableMaster: 言語モデルによるテーブル理解の促進
• Authors: Lang Cao,
• Abstract要約: TableMasterはレシピと包括的なフレームワークで、これらの障害を克服するために複数のソリューションを統合する。 WikiTQデータセットでは、GPT-4o-miniを使用して78.13%の精度を達成し、既存のベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Tables serve as a fundamental format for representing structured relational data. While current language models (LMs) excel at many text-based tasks, they still face challenges in table understanding due to the complex characteristics of tabular data, such as their structured nature. In this paper, we aim to enhance LMs for improved table understanding. We identify four key challenges: 1) difficulty in locating target data, 2) deficiency in table semantics, 3) numerical inaccuracies in textual reasoning, and 4) semantic inflexibility in symbolic reasoning. To address these issues, we propose TableMaster, a recipe and comprehensive framework that integrates multiple solutions to overcome these obstacles. TableMaster first extracts relevant table content and verbalizes it with enriched semantic context. Additionally, we introduce adaptive reasoning, a flexible approach that dynamically adjusts between textual and symbolic reasoning, tailoring the reasoning process to each query. Extensive analyses and experiments demonstrate our findings and the effectiveness of TableMaster. On the WikiTQ dataset, TableMaster achieves an accuracy of 78.13% using GPT-4o-mini, surpassing existing baselines.
• Abstract（参考訳）: テーブルは構造化されたリレーショナルデータを表現するための基本的なフォーマットとして機能する。 現在の言語モデル(LM)は多くのテキストベースのタスクで優れていますが、構造化された性質のような表データの複雑な特性のため、テーブル理解の課題に直面しています。 本稿では,テーブル理解の改善を目的としたLMの改良を目的とする。 私たちは4つの重要な課題を特定します。 1) 対象データの特定が困難である。 2)表の意味論の欠如 3)テキスト推論における数値的不正確性,及び 4) 記号的推論における意味的不柔軟性 これらの問題に対処するために、我々は、これらの障害を克服するために複数のソリューションを統合するレシピと包括的なフレームワークであるTableMasterを提案する。 TableMasterは、まず関連するテーブルコンテンツを抽出し、リッチなセマンティックコンテキストでそれを動詞化する。 さらに、適応推論(Adaptive reasoning)を導入し、テキストとシンボルの推論を動的に調整し、各クエリの推論プロセスを調整します。 大規模な分析と実験により,TableMasterの発見と有効性が確認された。 WikiTQデータセットでは、GPT-4o-miniを使用して78.13%の精度を達成し、既存のベースラインを上回っている。

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