Multimodal Tabular Reasoning with Privileged Structured Information

📄 arXiv: 2506.04088v1 📥 PDF

作者: Jun-Peng Jiang, Yu Xia, Hai-Long Sun, Shiyin Lu, Qing-Guo Chen, Weihua Luo, Kaifu Zhang, De-Chuan Zhan, Han-Jia Ye

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-06-04

💡 一句话要点

提出Turbo框架以解决表格图像推理问题

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

关键词: 表格推理 多模态学习 图像处理 结构信息 深度学习 推理路径 大型语言模型 Turbo框架

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理表格图像推理时面临结构信息与视觉表示对齐的复杂性，且缺乏有效的推理技能转移机制。
  2. 本文提出Turbo框架，通过利用训练期间的特权结构信息，增强多模态大型语言模型的推理能力。
  3. 实验结果显示，Turbo在仅使用9k数据的情况下，达到了最新的性能，相较于之前的最优结果提升了7.2%。

📝 摘要（中文）

表格推理涉及对表格数据进行多步信息提取和逻辑推理。尽管近期研究利用大型语言模型（LLMs）进行结构化表格推理，但在实际应用中，高质量的文本表示往往不可用，表格通常以图像形式出现。本文针对表格图像的推理任务，利用训练期间可用的特权结构信息来增强多模态大型语言模型（MLLMs）。我们提出了Turbo框架，旨在解决结构信息与视觉表示的对齐复杂性，并有效地将结构推理技能转移到MLLMs。实验结果表明，Turbo在有限的9k数据上实现了多数据集的最新性能，提升幅度达到7.2%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从表格图像中进行推理的任务。现有方法在处理表格图像时，往往无法有效对齐结构信息与视觉表示，导致推理性能不足。

核心思路：我们提出Turbo框架，利用训练期间的特权结构信息来增强多模态大型语言模型的推理能力。通过设计结构感知的推理路径生成器，Turbo能够生成高质量的跨模态数据，从而提升推理效果。

技术框架：Turbo框架主要包括三个模块：1) 结构感知推理路径生成器，基于DeepSeek-R1；2) 跨模态数据生成与选择机制；3) 推理能力的迭代增强过程。整体流程是通过生成和选择有利的推理路径来不断提升模型的推理能力。

关键创新：Turbo的核心创新在于引入了结构感知的推理路径生成器，能够有效地桥接结构信息与视觉信息，解决了现有方法在模态间转移推理技能的不足。

关键设计：在Turbo中，我们设置了特定的损失函数来优化推理路径的选择，并采用了深度学习网络结构以提高生成数据的质量。

📊 实验亮点

实验结果显示，Turbo在仅使用9k数据的情况下，达到了最新的性能，相较于之前的最优结果提升了7.2%。这一显著提升表明Turbo框架在多模态表格推理任务中的有效性，超越了现有的最优基线。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融数据分析、医疗记录解读和智能文档处理等。通过提高表格图像的推理能力，Turbo框架能够在实际场景中提供更高效的数据处理和决策支持，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Tabular reasoning involves multi-step information extraction and logical inference over tabular data. While recent advances have leveraged large language models (LLMs) for reasoning over structured tables, such high-quality textual representations are often unavailable in real-world settings, where tables typically appear as images. In this paper, we tackle the task of tabular reasoning from table images, leveraging privileged structured information available during training to enhance multimodal large language models (MLLMs). The key challenges lie in the complexity of accurately aligning structured information with visual representations, and in effectively transferring structured reasoning skills to MLLMs despite the input modality gap. To address these, we introduce TabUlar Reasoning with Bridged infOrmation ({\sc Turbo}), a new framework for multimodal tabular reasoning with privileged structured tables. {\sc Turbo} benefits from a structure-aware reasoning trace generator based on DeepSeek-R1, contributing to high-quality modality-bridged data. On this basis, {\sc Turbo} repeatedly generates and selects the advantageous reasoning paths, further enhancing the model's tabular reasoning ability. Experimental results demonstrate that, with limited ($9$k) data, {\sc Turbo} achieves state-of-the-art performance ($+7.2\%$ vs. previous SOTA) across multiple datasets.