論文の概要: When TableQA Meets Noise: A Dual Denoising Framework for Complex Questions and Large-scale Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17680v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 12:25:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.369915
• Title: When TableQA Meets Noise: A Dual Denoising Framework for Complex Questions and Large-scale Tables
• Title（参考訳）: TableQAがノイズに遭遇する時: 複雑な質問と大規模テーブルのためのデュアルデノイングフレームワーク
• Authors: Shenghao Ye, Yu Guo, Dong Jin, Yikai Shen, Yunpeng Hou, Shuangwu Chen, Jian Yang, Xiaofeng Jiang,
• Abstract要約: EnoTabは、複雑な質問と大規模テーブルのための2つのデノベーションフレームワークである。 まず,質問を最小のセマンティック単位に分解することで,エビデンスに基づく質問記述を行う。 次に,明示的で透明なテーブルプルーニングパスを構成するEvidence Tree-Guided Table Denoisingを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.33076921920799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Table question answering (TableQA) is a fundamental task in natural language processing (NLP). The strong reasoning capabilities of large language models (LLMs) have brought significant advances in this field. However, as real-world applications involve increasingly complex questions and larger tables, substantial noisy data is introduced, which severely degrades reasoning performance. To address this challenge, we focus on improving two core capabilities: Relevance Filtering, which identifies and retains information truly relevant to reasoning, and Table Pruning, which reduces table size while preserving essential content. Based on these principles, we propose EnoTab, a dual denoising framework for complex questions and large-scale tables. Specifically, we first perform Evidence-based Question Denoising by decomposing the question into minimal semantic units and filtering out those irrelevant to answer reasoning based on consistency and usability criteria. Then, we propose Evidence Tree-guided Table Denoising, which constructs an explicit and transparent table pruning path to remove irrelevant data step by step. At each pruning step, we observe the intermediate state of the table and apply a post-order node rollback mechanism to handle abnormal table states, ultimately producing a highly reliable sub-table for final answer reasoning. Finally, extensive experiments show that EnoTab achieves outstanding performance on TableQA tasks with complex questions and large-scale tables, confirming its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: テーブル質問応答(TableQA)は自然言語処理(NLP)の基本課題である。 大規模言語モデル(LLM)の強力な推論能力は、この分野に大きな進歩をもたらした。 しかし、現実のアプリケーションではますます複雑な問題や大きなテーブルが伴うため、かなりノイズの多いデータが導入され、推論性能が著しく低下する。 この課題に対処するために、関係フィルタリング(Relevance Filtering)と、本質的なコンテンツを保持しながらテーブルのサイズを小さくするテーブルプルーニング(Table Pruning)という2つのコア機能の改善に焦点を当てた。 これらの原理に基づき、複雑な質問や大規模テーブルのための2つの認知フレームワークであるEnoTabを提案する。 具体的には,まず,質問を最小のセマンティック単位に分解し,一貫性とユーザビリティの基準に基づく推論に答えない質問をフィルタリングする。 そこで我々は,無関係なデータを段階的に除去する明示的で透明なテーブルプルーニングパスを構築するEvidence Tree-Guided Table Denoisingを提案する。 各プルーニングステップにおいて、テーブルの中間状態を観察し、異常なテーブル状態を処理するためにポストオーダーノードロールバック機構を適用し、最終的に、最終回答推論のための信頼性の高いサブテーブルを生成する。 最後に、EnoTabは複雑な質問や大規模テーブルを伴うTableQAタスクにおいて優れたパフォーマンスを実現し、その有効性を確認した。

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