HeGTa: Leveraging Heterogeneous Graph-enhanced Large Language Models for Few-shot Complex Table Understanding

📄 arXiv: 2403.19723v2 📥 PDF

作者: Rihui Jin, Yu Li, Guilin Qi, Nan Hu, Yuan-Fang Li, Jiaoyan Chen, Jianan Wang, Yongrui Chen, Dehai Min, Sheng Bi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB, cs.MM

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-12-15)

备注: AAAI 2025

💡 一句话要点

提出HGT框架以解决复杂表格理解中的少样本问题

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

关键词: 复杂表格理解 少样本学习 异构图 大型语言模型 自监督学习 多任务学习 信息提取

📋 核心要点

  1. 现有的表格理解方法在处理复杂表格结构时面临人工标注数据稀缺的问题，限制了其应用效果。
  2. 本文提出的HGT框架通过异构图增强的LLM，结合软提示和多任务预训练，旨在提升少样本表格理解能力。
  3. 实验结果表明，HGT在多个基准测试中超越了当前最先进的方法，显著提升了复杂表格理解的性能。

📝 摘要（中文）

表格理解（TU）已取得显著进展，但仍面临人工标注表格稀缺和复杂表格结构的挑战。为应对这些挑战，本文提出了HGT框架，该框架结合了异构图（HG）增强的大型语言模型（LLM），旨在解决少样本TU任务。HGT通过软提示和指令调整，将表格语义与LLM的参数知识对齐，并通过涉及三种新颖的多粒度自监督HG预训练目标的多任务预训练方案来处理复杂表格。实验证明，HGT在多个基准测试中超越了现有的最先进技术（SOTA），在少样本复杂TU任务上表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂表格理解中的少样本学习问题，现有方法在面对复杂表格结构时往往依赖大量标注数据，导致效果不佳。

核心思路：HGT框架通过结合异构图和大型语言模型，利用软提示和指令调整，将表格的语义信息与模型的知识进行有效对齐，从而提升模型在少样本情况下的理解能力。

技术框架：HGT的整体架构包括三个主要模块：首先是异构图构建模块，用于表示表格的复杂结构；其次是大型语言模型模块，通过软提示进行语义对齐；最后是多任务预训练模块，采用三种自监督目标进行训练。

关键创新：HGT的主要创新在于引入了异构图增强的LLM，并设计了多粒度自监督预训练目标，这使得模型能够在少样本情况下有效理解复杂表格，显著提升了表格理解的准确性和鲁棒性。

关键设计：在模型设计中，采用了多任务学习策略，设置了不同的损失函数以优化各个任务的学习效果，同时在网络结构上进行了调整，以适应异构图的输入特征。具体的参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准测试中，HGT框架在少样本复杂表格理解任务上超越了现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%，展示了其在处理复杂表格结构时的优越性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、数据分析和信息提取等，能够帮助用户更高效地从复杂表格中获取信息。未来，HGT框架有望在更多实际场景中推广应用，提升机器对复杂数据结构的理解能力。

📄 摘要（原文）

Table understanding (TU) has achieved promising advancements, but it faces the challenges of the scarcity of manually labeled tables and the presence of complex table structures.To address these challenges, we propose HGT, a framework with a heterogeneous graph (HG)-enhanced large language model (LLM) to tackle few-shot TU tasks.It leverages the LLM by aligning the table semantics with the LLM's parametric knowledge through soft prompts and instruction turning and deals with complex tables by a multi-task pre-training scheme involving three novel multi-granularity self-supervised HG pre-training objectives.We empirically demonstrate the effectiveness of HGT, showing that it outperforms the SOTA for few-shot complex TU on several benchmarks.