論文の概要: LyS at SemEval 2025 Task 8: Zero-Shot Code Generation for Tabular QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09012v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 15:25:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.47846
• Title: LyS at SemEval 2025 Task 8: Zero-Shot Code Generation for Tabular QA
• Title（参考訳）: LyS at SemEval 2025 Task 8: Zero-Shot Code Generation for Tabular QA (英語)
• Authors: Adrián Gude, Roi Santos-Ríos, Francisco Prado-Valiño, Ana Ezquerro, Jesús Vilares,
• Abstract要約: 本稿では,SemEval 2025 Task 8への参加について述べる。 我々は,大規模言語モデルを利用して関連する情報を抽出できる機能コードを生成するゼロショットパイプラインを開発した。 その結果、ゼロショットコード生成はタブラルQAの有効なアプローチであり、テスト段階では53のランク33に達することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20971479389679332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes our participation in SemEval 2025 Task 8, focused on Tabular Question Answering. We developed a zero-shot pipeline that leverages an Large Language Model to generate functional code capable of extracting the relevant information from tabular data based on an input question. Our approach consists of a modular pipeline where the main code generator module is supported by additional components that identify the most relevant columns and analyze their data types to improve extraction accuracy. In the event that the generated code fails, an iterative refinement process is triggered, incorporating the error feedback into a new generation prompt to enhance robustness. Our results show that zero-shot code generation is a valid approach for Tabular QA, achieving rank 33 of 53 in the test phase despite the lack of task-specific fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SemEval 2025 Task 8への参加について述べる。 我々は,大規模言語モデルを利用したゼロショットパイプラインを開発し,入力問題に基づく表データから関連情報を抽出する機能コードを生成する。 我々のアプローチはモジュールパイプラインで構成されており、主要なコードジェネレータモジュールは、最も関連性の高い列を識別し、それらのデータ型を分析して抽出精度を向上させる追加のコンポーネントによってサポートされます。 生成されたコードがフェールした場合、エラーフィードバックを新しい世代プロンプトに組み込んで、堅牢性を高めるイテレーティブな改善プロセスが起動される。 この結果から,タスク固有の微調整が欠如しているにもかかわらず,テスト段階では53のランク33を達成し,ゼロショットコード生成がタブラルQAの有効なアプローチであることが示唆された。

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