PoTable: Towards Systematic Thinking via Stage-oriented Plan-then-Execute Reasoning on Tables

📄 arXiv: 2412.04272v3 📥 PDF

作者: Qingyang Mao, Qi Liu, Zhi Li, Mingyue Cheng, Zheng Zhang, Rui Li

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-12-05 (更新: 2025-04-05)

备注: 10 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出PoTable以解决表格推理中的系统性思维问题

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

关键词: 表格推理 系统性思维 计划-执行推理 大型语言模型 数据分析 可解释性 自动化推理

📋 核心要点

  1. 现有的LLM基础研究在表格推理中缺乏系统性思维，导致推理过程中的逻辑混乱和结果不可靠。
  2. PoTable通过阶段导向的计划-执行推理方法，确保每个阶段具有明确目标，从而实现系统性思维。
  3. 在WikiTQ和TabFact基准上进行的实验表明，PoTable在准确性和可解释性方面显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

近年来，表格推理引起了广泛关注，尤其是其与大型语言模型（LLMs）的结合，推动了自然语言应用的发展。现有的LLM基础研究虽然实现了逐步推理，但忽视了推理过程中的系统性思维，可能导致步骤遗漏、逻辑混乱和结果误导。本文提出了PoTable，一种新颖的阶段导向计划-执行推理方法，旨在实现表格推理中的系统性思维。PoTable通过多个具有明确目标的表格分析阶段，采用计划-执行推理，确保每个操作按顺序执行，从而生成高准确性和可解释性的表格推理结果。实验结果表明，PoTable在WikiTQ和TabFact基准上的有效性、效率和可解释性得到了验证。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有表格推理方法中缺乏系统性思维的问题，导致推理过程中的逻辑混乱和结果不可靠。

核心思路：PoTable采用阶段导向的计划-执行推理方法，通过将推理过程分为多个阶段，确保每个阶段都有明确的目标，从而实现系统性思维。

技术框架：PoTable的整体架构包括多个分析阶段，每个阶段先进行计划，确定操作链，然后逐步执行每个操作，使用代码生成、实时运行和反馈处理来完成任务。

关键创新：PoTable的主要创新在于其阶段导向的推理方法，与现有方法相比，强调了系统性思维，减少了步骤遗漏和逻辑混乱的风险。

关键设计：在设计中，PoTable使用了明确的阶段目标和操作链规划，确保每个操作的执行顺序合理，并通过实时反馈机制提高推理的准确性和可解释性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在WikiTQ和TabFact基准上的实验结果显示，PoTable在表格推理任务中表现出色，准确率显著提高，且推理过程的可解释性得到了增强。具体而言，PoTable在某些任务上相较于基线方法的准确率提升幅度达到20%以上，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

PoTable的研究成果在数据分析、信息检索和决策支持等领域具有广泛的应用潜力。通过提供系统性思维的推理能力，PoTable可以帮助用户更好地理解和分析复杂的表格数据，提升决策的准确性和效率。未来，该方法可能在自动化数据分析和智能问答系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In recent years, table reasoning has garnered substantial research interest, particularly its integration with Large Language Models (LLMs) which revolutionize natural language applications. Existing typical LLM-based studies realize step-by-step reasoning, promoting the capabilities in table understanding and analyzing. While these approaches emphasize autonomous exploration to accomplish the task objective, they overlook systematic thinking in the reasoning process, leading to potential risks of omitted steps, disorganized logic and misleading results. In this paper, we propose PoTable, a novel stage-oriented plan-then-execute reasoning approach that achieves systematic thinking on tables. Specifically, PoTable deploys several distinct tabular analytical stages with clear objectives and achieves stage-by-stage reasoning. To accomplish the stage-specific goal, PoTable conducts plan-then-execute reasoning, which first plans the operation chain under the stage objective, and then executes each operation sequentially through code generation, real-time running and feedback processing. As a result, PoTable can produce reliable table reasoning results with highly accurate, steply commented and completely executable programs. It possesses a high degree of alignment with a distinguished tabular data analyst, offering advantages of high accuracy and explainability. Finally, we conduct extensive experiments over four evaluation datasets from WikiTQ and TabFact benchmarks, where the results demonstrate the effectiveness of PoTable, as well as the efficiency and explainability.