Columbo: Expanding Abbreviated Column Names for Tabular Data Using Large Language Models

📄 arXiv: 2508.09403v3 📥 PDF

作者: Ting Cai, Stephen Sheen, AnHai Doan

分类: cs.CL, cs.DB

发布日期: 2025-08-13 (更新: 2025-09-23)

备注: Accepted to Findings of EMNLP 2025; 19 pages, 14 figures

💡 一句话要点

提出Columbo以解决表格数据列名扩展问题

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

关键词: 表格数据 列名扩展 大型语言模型 自然语言处理 数据准确性 同义词感知 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有方法在扩展表格列名时依赖合成数据，存在显著局限性，导致准确性不足。
  2. 论文提出Columbo，利用大型语言模型的上下文理解和推理能力，提供更准确的列名扩展。
  3. 实验结果显示，Columbo在多个数据集上显著超越了现有解决方案，提升幅度达4-29%。

📝 摘要（中文）

扩展表格的缩写列名（如“esal”扩展为“employee salary”）对于许多下游自然语言处理任务至关重要，如NL2SQL、表格问答和关键词搜索。本文的贡献包括：指出现有合成公共数据的局限性，并引入四个真实世界的企业/科学领域数据集；提出新的同义词感知准确性度量方法；开发基于大型语言模型的Columbo解决方案，利用上下文、规则、推理链和逐词分析。实验表明，Columbo在五个数据集上比当前最先进的解决方案NameGuess提高了4-29%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决表格数据中缩写列名的扩展问题。现有方法主要依赖合成数据，导致在真实场景中的准确性不足，无法有效处理真实世界的缩写。

核心思路：论文提出的Columbo利用大型语言模型（LLM）进行上下文分析和推理，结合规则和链式思维，旨在提高列名扩展的准确性和可靠性。

技术框架：Columbo的整体架构包括数据预处理、上下文分析模块、推理模块和结果生成模块。数据预处理阶段负责清洗和准备数据，上下文分析模块利用LLM进行理解，推理模块则应用规则和逻辑进行扩展，最后生成模块输出扩展结果。

关键创新：Columbo的主要创新在于引入了同义词感知的准确性度量方法，能够更全面地评估列名扩展的正确性，与现有方法相比，提供了更高的准确性和可靠性。

关键设计：在模型设计上，Columbo采用了多层次的上下文分析，结合了多种推理策略，损失函数设计上考虑了同义词的影响，确保模型能够更好地捕捉列名的多样性和语义信息。

📊 实验亮点

Columbo在五个数据集上的实验结果显示，其性能比当前最先进的解决方案NameGuess提高了4-29%。这一显著提升证明了Columbo在处理真实世界缩写列名扩展任务中的有效性和优势，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

Columbo的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在企业数据管理、科学研究和政府机构的数据处理上。通过提高列名扩展的准确性，Columbo能够显著提升自然语言处理任务的效果，促进数据的有效利用和分析。未来，该技术有望在更多行业中推广应用，推动智能数据处理的发展。

📄 摘要（原文）

Expanding the abbreviated column names of tables, such as "esal" to "employee salary", is critical for many downstream NLP tasks for tabular data, such as NL2SQL, table QA, and keyword search. This problem arises in enterprises, domain sciences, government agencies, and more. In this paper, we make three contributions that significantly advance the state of the art. First, we show that the synthetic public data used by prior work has major limitations, and we introduce four new datasets in enterprise/science domains, with real-world abbreviations. Second, we show that accuracy measures used by prior work seriously undercount correct expansions, and we propose new synonym-aware measures that capture accuracy much more accurately. Finally, we develop Columbo, a powerful LLM-based solution that exploits context, rules, chain-of-thought reasoning, and token-level analysis. Extensive experiments show that Columbo significantly outperforms NameGuess, the current most advanced solution, by 4-29%, over five datasets. Columbo has been used in production on EDI, a major data lake for environmental sciences.