Rethinking Tabular Data Understanding with Large Language Models

📄 arXiv: 2312.16702v1 📥 PDF

作者: Tianyang Liu, Fei Wang, Muhao Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB, cs.LG

发布日期: 2023-12-27

💡 一句话要点

提出表格结构归一化与混合自洽机制，提升LLM在表格数据理解任务上的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 表格数据理解 结构归一化 文本推理 符号推理 混合自洽 WIKITABLEQUESTIONS

📋 核心要点

  1. 现有LLM在表格数据理解方面能力不足，尤其是在处理结构多样的表格时，性能会显著下降。
  2. 论文提出表格结构归一化方法，并结合文本和符号推理，利用混合自洽机制提升模型性能。
  3. 实验表明，该方法在WIKITABLEQUESTIONS数据集上取得了73.6%的准确率，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在各种任务中展现出强大的能力，但它们在解释和推理表格数据方面的能力仍有待探索。本研究从三个核心角度进行研究：LLM对表格结构扰动的鲁棒性、表格上文本推理和符号推理的比较分析，以及通过聚合多个推理路径来提升模型性能的潜力。研究发现，呈现相同内容的表格的结构差异会导致显著的性能下降，尤其是在符号推理任务中。由此提出了一种表格结构归一化的方法。此外，文本推理略优于符号推理，详细的错误分析表明，两者在特定任务中表现出不同的优势。值得注意的是，文本和符号推理路径的聚合，通过混合自洽机制的加强，实现了SOTA性能，在WIKITABLEQUESTIONS上达到了73.6%的准确率，代表了对现有LLM表格处理范式的重大进步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在理解和推理表格数据时，由于表格结构变化导致的性能下降问题。现有方法对表格结构变化不够鲁棒，且未能充分利用文本和符号推理的互补优势。

核心思路：论文的核心思路是首先通过表格结构归一化来提高LLM对表格结构变化的鲁棒性。然后，结合文本推理和符号推理，并利用混合自洽机制来聚合不同推理路径的结果，从而提升整体性能。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) 表格结构归一化：对输入的表格进行预处理，使其具有统一的结构；2) 文本推理和符号推理：分别使用LLM进行文本推理和符号推理，得到各自的推理结果；3) 混合自洽机制：将文本推理和符号推理的结果进行聚合，利用自洽性选择最可靠的答案。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了表格结构归一化方法，提高了LLM对表格结构变化的鲁棒性；2) 结合了文本推理和符号推理，充分利用了两种推理方式的互补优势；3) 提出了混合自洽机制，有效地聚合了不同推理路径的结果。

关键设计：表格结构归一化的具体方法未知，论文中混合自洽机制的具体实现细节也未知。损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及。

📊 实验亮点

该研究在WIKITABLEQUESTIONS数据集上取得了显著的性能提升，达到了73.6%的准确率，超越了现有的SOTA方法。这表明该方法在表格数据理解任务上具有很强的竞争力，能够有效地提高LLM的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要理解和推理表格数据的场景，例如智能问答、数据分析、报告生成等。通过提高LLM对表格数据的理解能力，可以实现更智能、更高效的数据处理和分析，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown to be capable of various tasks, yet their capability in interpreting and reasoning over tabular data remains an underexplored area. In this context, this study investigates from three core perspectives: the robustness of LLMs to structural perturbations in tables, the comparative analysis of textual and symbolic reasoning on tables, and the potential of boosting model performance through the aggregation of multiple reasoning pathways. We discover that structural variance of tables presenting the same content reveals a notable performance decline, particularly in symbolic reasoning tasks. This prompts the proposal of a method for table structure normalization. Moreover, textual reasoning slightly edges out symbolic reasoning, and a detailed error analysis reveals that each exhibits different strengths depending on the specific tasks. Notably, the aggregation of textual and symbolic reasoning pathways, bolstered by a mix self-consistency mechanism, resulted in achieving SOTA performance, with an accuracy of 73.6% on WIKITABLEQUESTIONS, representing a substantial advancement over previous existing table processing paradigms of LLMs.