論文の概要: Improving Table Retrieval with Question Generation from Partial Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06168v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 09:35:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.180424
• Title: Improving Table Retrieval with Question Generation from Partial Tables
• Title（参考訳）: 部分テーブルからの質問生成によるテーブル検索の改善
• Authors: Hsing-Ping Liang, Che-Wei Chang, Yao-Chung Fan,
• Abstract要約: 本稿では,LLMを用いてテーブルの小さな部分に基づいて合成質問を生成する簡易かつ効果的な方法であるQGpTを提案する。 生成された質問は、生成に使用される部分テーブルセグメントに結合され、ユーザクエリとのセマンティックアライメントが強化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2169618382995764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in open-domain question answering over tables have widely adopted large language models (LLMs) under the Retriever-Reader architecture. Prior works have effectively leveraged LLMs to tackle the complex reasoning demands of the Reader component, such as text-to-text, text-to-SQL, and multi hop reasoning. In contrast, the Retriever component has primarily focused on optimizing the query representation-training retrievers to retrieve relevant tables based on questions, or to select keywords from questions for matching table segments. However, little attention has been given to enhancing how tables themselves are represented in embedding space to better align with questions. To address this, we propose QGpT (Question Generation from Partial Tables), a simple yet effective method that uses an LLM to generate synthetic questions based on small portions of a table. These questions are generated to simulate how a user might query the content of the table currently under consideration. The generated questions are then jointly embedded with the partial table segments used for generation, enhancing semantic alignment with user queries. Without the need to embed entire tables, our method significantly improves retrieval performance across multiple benchmarks for both dense and late-interaction retrievers.
• Abstract（参考訳）: テーブル上のオープンドメイン質問応答の最近の進歩は、Retriever-Readerアーキテクチャの下で、大きな言語モデル(LLM)を広く採用している。 それまでの作業では,テキストからテキスト,テキストからSQL,マルチホップへの推論といった,Readerコンポーネントの複雑な推論要求に対処するために,LLMを効果的に活用していた。 対照的にRetrieverコンポーネントは、質問に基づいて関連するテーブルを検索したり、テーブルセグメントにマッチする質問からキーワードを選択するために、クエリ表現訓練レトリバーの最適化に重点を置いている。 しかし、テーブル自体を埋め込み空間でどのように表現し、質問をよりよく整合させるかを強化することにはほとんど注意が払われていない。 そこで本研究では、LLMを用いてテーブルの小さな部分に基づいて合成質問を生成する簡易かつ効果的な方法であるQGpT(Question Generation from partial Tables)を提案する。 これらの質問は、ユーザが現在検討中のテーブルの内容をどのようにクエリするかをシミュレートするために生成される。 生成された質問は、生成に使用される部分テーブルセグメントに結合され、ユーザクエリとのセマンティックアライメントが強化される。 本手法は,テーブル全体を埋め込む必要がなければ,高密度および遅延相互作用検索のための複数のベンチマーク間での検索性能を大幅に向上させる。

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