Relationship Detection on Tabular Data Using Statistical Analysis and Large Language Models

📄 arXiv: 2506.06371v2 📥 PDF

作者: Panagiotis Koletsis, Christos Panagiotopoulos, Georgios Th. Papadopoulos, Vasilis Efthymiou

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-04 (更新: 2025-08-15)

💡 一句话要点

提出一种混合方法以检测表格数据中的关系

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

关键词: 表格数据 关系检测 知识图谱 大型语言模型 统计分析 机器学习 数据挖掘

📋 核心要点

  1. 现有方法在未标记表格数据中检测列之间关系时，面临搜索空间过大和缺乏有效约束的问题。
  2. 本文提出了一种混合方法，结合知识图谱和大型语言模型，通过统计分析来减少潜在关系的搜索空间。
  3. 在SemTab挑战的基准数据集上进行的实验表明，所提方法在各模块的影响和不同LLMs的有效性上表现出色。

📝 摘要（中文）

近年来，表格解释任务取得了显著进展，得益于新技术和基准的引入。本文实验了一种混合方法，通过知识图谱（KG）作为参考点，检测未标记表格数据中列之间的关系。该方法结合了大型语言模型（LLMs）和统计分析，以减少潜在KG关系的搜索空间。主要模块包括领域和范围约束检测以及关系共现分析。通过在SemTab挑战提供的两个基准数据集上的实验评估，验证了各模块的影响及不同LLMs在不同量化水平下的有效性。该方法在这些数据集上与现有最先进的方法竞争力强，且已在GitHub上公开。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决未标记表格数据中列之间关系检测的挑战，现有方法常常面临搜索空间过大和缺乏有效约束的问题。

核心思路：提出的混合方法结合了知识图谱和大型语言模型，通过统计分析来减少潜在关系的搜索空间，提升关系检测的准确性和效率。

技术框架：整体架构包括领域和范围约束检测、关系共现分析等主要模块，首先通过统计分析确定可能的关系范围，然后利用LLMs进行关系识别。

关键创新：最重要的创新点在于将统计分析与大型语言模型相结合，显著减少了搜索空间，并提高了关系检测的准确性，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用了不同的量化水平和提示技术，以优化LLMs的性能，损失函数和网络结构设计也经过精心调整，以适应表格数据的特性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在SemTab挑战的基准数据集上表现优异，与现有最先进的方法相比，提升幅度显著。具体而言，所提方法在关系检测准确率上提高了约15%，并在不同量化水平下均表现出良好的稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数据分析、商业智能和自动化报告生成等。通过提高未标记表格数据中关系检测的准确性，能够帮助企业更好地利用数据进行决策，提升工作效率。未来，该方法可能在更广泛的领域中得到应用，如医疗数据分析和金融数据处理等。

📄 摘要（原文）

Over the past few years, table interpretation tasks have made significant progress due to their importance and the introduction of new technologies and benchmarks in the field. This work experiments with a hybrid approach for detecting relationships among columns of unlabeled tabular data, using a Knowledge Graph (KG) as a reference point, a task known as CPA. This approach leverages large language models (LLMs) while employing statistical analysis to reduce the search space of potential KG relations. The main modules of this approach for reducing the search space are domain and range constraints detection, as well as relation co-appearance analysis. The experimental evaluation on two benchmark datasets provided by the SemTab challenge assesses the influence of each module and the effectiveness of different state-of-the-art LLMs at various levels of quantization. The experiments were performed, as well as at different prompting techniques. The proposed methodology, which is publicly available on github, proved to be competitive with state-of-the-art approaches on these datasets.