論文の概要: Towards Question Answering over Large Semi-structured Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13422v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 11:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.274998
• Title: Towards Question Answering over Large Semi-structured Tables
• Title（参考訳）: 大規模半構造化テーブルの質問応答に向けて
• Authors: Yuxiang Wang, Junhao Gan, Jianzhong Qi,
• Abstract要約: TaDReは、テーブルの分解品質を保証するために、プリテーブルとポストテーブルの分解精細化の両方を組み込んだモデルである。 TaDReは大規模テーブルTableQAタスクで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.384514074911955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Table Question Answering (TableQA) attracts strong interests due to the prevalence of web information presented in the form of semi-structured tables. Despite many efforts, TableQA over large tables remains an open challenge. This is because large tables may overwhelm models that try to comprehend them in full to locate question answers. Recent studies reduce input table size by decomposing tables into smaller, question-relevant sub-tables via generating programs to parse the tables. However, such solutions are subject to program generation and execution errors and are difficult to ensure decomposition quality. To address this issue, we propose TaDRe, a TableQA model that incorporates both pre- and post-table decomposition refinements to ensure table decomposition quality, hence achieving highly accurate TableQA results. To evaluate TaDRe, we construct two new large-table TableQA benchmarks via LLM-driven table expansion and QA pair generation. Extensive experiments on both the new and public benchmarks show that TaDRe achieves state-of-the-art performance on large-table TableQA tasks.
• Abstract（参考訳）: 表質問回答(TableQA)は,半構造化表形式で提示されるWeb情報の出現により,強い関心を集めている。 多くの努力にもかかわらず、大きなテーブル上のTableQAは依然としてオープンな課題である。 これは、大きなテーブルが、質問の答えを見つけるためにそれらを完全に理解しようとするモデルを圧倒する可能性があるためである。 近年の研究では、テーブルをより小さな質問関連サブテーブルに分解することで、テーブルを解析するプログラムを生成することで、入力テーブルのサイズを削減している。 しかし、そのような解はプログラム生成や実行エラーの影響を受けるため、分解品質の確保は困難である。 この問題に対処するため,テーブル分解品質を確保するために,テーブル分解処理とテーブル分解処理の両方を組み込んだTableQAモデルであるTaDReを提案する。 TaDReを評価するために、LLM駆動テーブル拡張とQAペア生成による2つの新しい大規模テーブルテーブルQAベンチマークを構築した。 新しいベンチマークと公開ベンチマークの両方での大規模な実験により、TaDReは大規模テーブルテーブルのTableQAタスクで最先端のパフォーマンスを達成している。

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