論文の概要: ReasonTabQA: A Comprehensive Benchmark for Table Question Answering from Real World Industrial Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07280v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 07:36:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.266028
• Title: ReasonTabQA: A Comprehensive Benchmark for Table Question Answering from Real World Industrial Scenarios
• Title（参考訳）: ReasonTabQA: 現実の産業シナリオからの質問に対する総合的ベンチマーク
• Authors: Changzai Pan, Jie Zhang, Kaiwen Wei, Chenshuo Pan, Yu Zhao, Jingwang Huang, Jian Yang, Zhenhe Wu, Haoyang Zeng, Xiaoyan Gu, Weichao Sun, Yanbo Zhai, Yujie Mao, Zhuoru Jiang, Jiang Zhong, Shuangyong Song, Yongxiang Li, Zhongjiang He,
• Abstract要約: 本稿では、エネルギーや自動車といった30の産業領域にまたがる1,932のテーブルを含む大規模バイリンガルベンチマークであるReasonTabQAを紹介する。 また、テーブル認識による検証可能な報酬を利用して論理的推論経路を生成する強化学習手法であるTabCodeRLを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.9161992743627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have significantly catalyzed table-based question answering (TableQA). However, existing TableQA benchmarks often overlook the intricacies of industrial scenarios, which are characterized by multi-table structures, nested headers, and massive scales. These environments demand robust table reasoning through deep structured inference, presenting a significant challenge that remains inadequately addressed by current methodologies. To bridge this gap, we present ReasonTabQA, a large-scale bilingual benchmark encompassing 1,932 tables across 30 industry domains such as energy and automotive. ReasonTabQA provides high-quality annotations for both final answers and explicit reasoning chains, supporting both thinking and no-thinking paradigms. Furthermore, we introduce TabCodeRL, a reinforcement learning method that leverages table-aware verifiable rewards to guide the generation of logical reasoning paths. Extensive experiments on ReasonTabQA and 4 TableQA datasets demonstrate that while TabCodeRL yields substantial performance gains on open-source LLMs, the persistent performance gap on ReasonTabQA underscores the inherent complexity of real-world industrial TableQA.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩はテーブルベースの質問応答 (TableQA) を著しく触媒化した。 しかし、既存のTableQAベンチマークは、しばしば、マルチテーブル構造、ネストヘッダ、大規模で特徴付けられる産業シナリオの複雑さを見落としている。 これらの環境は、深く構造化された推論を通して堅牢なテーブル推論を必要としており、現在の方法論では不十分な課題である。 このギャップを埋めるために、エネルギーや自動車といった30の産業領域にわたる1,932のテーブルを含む大規模なバイリンガルベンチマークであるReasonTabQAを提案する。 ReasonTabQAは最終回答と明確な推論チェーンの両方に対して高品質なアノテーションを提供し、思考と無思考のパラダイムの両方をサポートします。 さらに、テーブル認識による検証可能な報酬を利用して論理的推論経路を生成する強化学習手法であるTabCodeRLを導入する。 ReasonTabQAと4つのTableQAデータセットに関する大規模な実験では、TabCodeRLはオープンソースのLLMでかなりのパフォーマンス向上をもたらすが、ReasonTabQAの持続的なパフォーマンスギャップは、現実の産業用TableQAの本質的な複雑さを浮き彫りにしている。

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