論文の概要: Efficient Table QA via TableGrid Navigation and Progressive Inference Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20254v1
• Date: Mon, 18 May 2026 12:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.239076
• Title: Efficient Table QA via TableGrid Navigation and Progressive Inference Prompting
• Title（参考訳）: テーブルグリッドナビゲーションとプログレッシブ推論による効率的なテーブルQA
• Authors: Amritansh Maurya, Navjot Singh, Mohammed Javed, Omar Moured,
• Abstract要約: TQA(Table Question-Answering)は、正確なセル検索と多段階構造推論を必要とする。 我々はTGN(TableGrid Navigation)とPIP(Progressive Inference Prompting)という2つの構造化プロンプトフレームワークを用いたトレーニング不要なTQAアプローチを提案する。 TableBenchでは、TGNは最強のベースラインを3.8ポイント改善し、FeTaQaでは、PIPはReActとChain-of-ThoughtでSOTAパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8761064607384195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promising results on NLP tasks, however, their performance on tabular data still needs research attention, because Table Question-Answering (TQA) requires precise cell retrieval and multi-step structured reasoning. Existing work improves TQA either by fine-tuning or training LLMs on task-specific tabular data, but often lacks verifiable control over how the model navigates tables and derives answers. In this work, we propose a training-free TQA approach with two structured prompting frameworks: TableGrid Navigation (TGN), which iteratively navigates rows and columns via a three-module loop to locate evidence and refine answers, and Progressive Inference Prompting (PIP), which enforces columns identification for explicit progressive row selection constraint according to the query. We evaluate 17 LLMs against 6 baselines on TableBench and FeTaQa dataset. On TableBench, TGN improves over the strongest baseline by 3.8 points, and on FeTaQa, PIP achieves SOTA performance over ReAct and Chain-of-Thought. Beyond inference-time gains, PIP and TGN can also serve as supervision templates to fine-tune small models, narrowing the performance gap to much larger architectures in resource-constrained settings, offering versatile and cost-efficient solution for TQA.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) はNLPタスクにおいて有望な結果を示しているが,TQA (Table Question-Answering) は正確なセル検索と多段階構造推論を必要とするため,表形式のデータに対する性能には研究の注意が必要である。 既存の作業は、タスク固有の表データ上でLLMを微調整またはトレーニングすることでTQAを改善するが、モデルがどのようにテーブルをナビゲートし、答えを導出するかの検証可能な制御が欠けていることが多い。 そこで本研究では,TableGrid Navigation (TGN) とProgressive Inference Prompting (PIP) の2つの構造化プロンプトフレームワークを用いたトレーニングフリーなTQAアプローチを提案する。 本研究では, TableBench と FeTaQa データセットをベースラインとした17個の LLM の評価を行った。 TableBenchでは、TGNは最強のベースラインを3.8ポイント改善し、FeTaQaでは、PIPはReActとChain-of-ThoughtでSOTAパフォーマンスを達成する。 推論時間の上昇以外にも、PIPとTGNは小さなモデルを微調整するための監視テンプレートとしても機能し、リソース制約のある設定でパフォーマンスギャップをはるかに大きくし、TQAの汎用的でコスト効率のよいソリューションを提供する。

関連論文リスト

• TableZoomer: A Collaborative Agent Framework for Large-scale Table Question Answering [26.00027389659854]
  TableZoomerは、テーブル質問応答(TQA)タスクのためのプログラミングベースのエージェントフレームワークである。 2)列選択とエンティティリンクを通じてサブテーブルスキーマを動的に生成するクエリ対応テーブルズーム機構,(3)クエリを実行可能なコードに変換するプログラム・オブ・ソート(PoT)戦略により,数値幻覚を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-01T09:53:01Z)
• NeedleInATable: Exploring Long-Context Capability of Large Language Models towards Long-Structured Tables [47.937322344856945]
  textscNeedleInATable (NIAT)は、各テーブルセルを針として扱い、セルの位置やルックアップ質問に基づいてターゲットセルを抽出するモデルを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T03:46:56Z)
• RAG over Tables: Hierarchical Memory Index, Multi-Stage Retrieval, and Benchmarking [63.253294691180635]
  現実世界のシナリオでは、純粋なテキスト以外では、かなりの量の知識がテーブルに格納される。 まず、階層型メモリインデックス、多段階検索、グラフ認識プロンプトからなるテーブルコーパス対応RAGフレームワークT-RAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T04:24:41Z)
• TART: An Open-Source Tool-Augmented Framework for Explainable Table-based Reasoning [61.14586098005874]
  現在のLarge Language Models (LLM) は、テーブル構造を理解し、正確な数値推論を適用する能力に制限がある。 LLMと特殊なツールを統合するTART(Tool-Augmented Reasoning framework for Tables)を紹介した。 TARTには、正確なデータ表現を保証するテーブルフォーマッター、特定の計算ツールを開発するツールメーカー、説明可能性を維持するための説明ジェネレータの3つの重要なコンポーネントが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T06:19:59Z)
• TAP4LLM: Table Provider on Sampling, Augmenting, and Packing Semi-structured Data for Large Language Model Reasoning [55.33939289989238]
  テーブルベースタスクにおいて,大規模言語モデル(LLM)を効果的に活用するための汎用プリプロセッサスイートとして,TAP4LLMを提案する。 1)大きなテーブルをクエリセマンティクスに基づいて管理可能なサブテーブルに分解するテーブルサンプリング、(2)外部ソースやモデルから追加の知識でテーブルを拡張するテーブル拡張、(3)テーブルパッキングとシリアライゼーションによりテーブルをLLMの理解に適したさまざまなフォーマットに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:37:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。