NameGuess: Column Name Expansion for Tabular Data
作者: Jiani Zhang, Zhengyuan Shen, Balasubramaniam Srinivasan, Shen Wang, Huzefa Rangwala, George Karypis
分类: cs.CL, cs.DB, cs.LG
发布日期: 2023-10-19
备注: This work has been accepted to EMNLP'23
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出NameGuess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: 列名扩展 自然语言生成 大型语言模型 数据处理 信息检索 数据库管理 多义性处理
📋 核心要点
- 现有方法在处理表格数据时，缩写列名导致信息获取和理解的困难，影响了数据处理的效率。
- 论文提出NameGuess任务，通过自然语言生成技术扩展缩写列名，利用表格内容和列标题进行条件化建模。
- 实验结果表明，微调后的模型在列名扩展任务上达到了与人类相当的性能，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型的进步在多个领域引发了革命，尤其是在数据库行业。处理大量表格数据时，列名的缩写普遍存在，这对数据搜索、访问和理解任务的性能产生了负面影响。为了解决这一问题，本文提出了一项新任务NameGuess，将列名扩展视为自然语言生成问题。我们创建了一个包含384K缩写-扩展列对的训练数据集，并构建了一个包含9.2K真实表格示例的人类标注评估基准。通过对自回归语言模型进行增强，结合表格内容和列标题，最终得到一个参数量为2.7B的微调模型，其性能与人类相匹配。此外，我们对多种大型语言模型进行了全面分析，以验证表格内容在NameGuess中的有效性，并识别未来的潜在机会。
🔬 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。现有方法在处理缩写时常常无法准确理解其含义，导致信息丢失和理解障碍。
核心思路：通过将列名扩展视为自然语言生成问题，结合表格内容和列标题对自回归语言模型进行条件化，从而提高模型对多义词和歧义的处理能力。
技术框架：整体架构包括数据准备、模型训练和评估三个主要阶段。首先，利用新数据生成方法构建训练集，然后对大型语言模型进行微调，最后通过人类标注的基准进行评估。
关键创新：最重要的技术创新在于通过条件化建模来处理多义性和歧义性，使得模型能够更好地理解和生成列名，显著提升了扩展的准确性。
关键设计：模型参数设置为2.7B，采用自回归结构，损失函数设计为适应自然语言生成的任务特性，确保生成的列名符合自然语言的语法和语义。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，微调后的模型在NameGuess任务上达到了与人类相当的性能，具体表现为在评估基准上取得了显著的准确率提升，验证了表格内容在列名扩展中的重要性。该方法在多种大型语言模型上均表现出色，展现了良好的通用性和适应性。
🎯 应用场景
该研究在数据库管理、数据分析和信息检索等领域具有广泛的应用潜力。通过提高列名的可读性和理解性，能够显著提升数据处理的效率和准确性，进而推动数据驱动决策的进程。未来，该方法还可以扩展到其他类型的文本生成任务中，具有重要的实际价值和影响。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large language models have revolutionized many sectors, including the database industry. One common challenge when dealing with large volumes of tabular data is the pervasive use of abbreviated column names, which can negatively impact performance on various data search, access, and understanding tasks. To address this issue, we introduce a new task, called NameGuess, to expand column names (used in database schema) as a natural language generation problem. We create a training dataset of 384K abbreviated-expanded column pairs using a new data fabrication method and a human-annotated evaluation benchmark that includes 9.2K examples from real-world tables. To tackle the complexities associated with polysemy and ambiguity in NameGuess, we enhance auto-regressive language models by conditioning on table content and column header names -- yielding a fine-tuned model (with 2.7B parameters) that matches human performance. Furthermore, we conduct a comprehensive analysis (on multiple LLMs) to validate the effectiveness of table content in NameGuess and identify promising future opportunities. Code has been made available at https://github.com/amazon-science/nameguess.