Large Language Models are Complex Table Parsers

📄 arXiv: 2312.11521v1 📥 PDF

作者: Bowen Zhao, Changkai Ji, Yuejie Zhang, Wen He, Yingwen Wang, Qing Wang, Rui Feng, Xiaobo Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-13

备注: EMNLP 2023 Main

💡 一句话要点

利用GPT-3.5解析复杂表格，提升复杂表格问答任务性能

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

关键词: 复杂表格问答 大型语言模型 GPT-3.5 提示工程 结构化数据 表格解析 知识注入

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂表格问答任务中，未能充分利用大型语言模型的推理能力和对表格结构的理解。
  2. 论文核心思想是将复杂表格转化为元组，并设计包含结构信息的提示，增强GPT-3.5对表格结构的感知。
  3. 实验结果表明，该方法在HiTAB和AIT-QA数据集上显著优于现有方法，达到SOTA水平。

📝 摘要（中文）

由于Generative Pre-trained Transformer 3.5 (GPT-3.5) 在自然语言处理 (NLP) 领域展现出卓越的推理和理解能力，大多数问答 (QA) 研究主要集中在基于 GPT 的通用 QA 任务上，而忽略了复杂表格 QA 带来的特定挑战。本文提出利用 GPT-3.5 来应对这些挑战，其中复杂表格被重构为元组，并采用特定的提示设计进行对话。具体来说，我们将每个单元格的层级结构、位置信息和内容编码为一个元组。通过使用解释每个元组含义以及任务逻辑推理过程的描述来增强提示模板，我们有效地提高了 GPT-3.5 的层级结构感知能力，从而更好地解析复杂表格。在复杂表格 QA 数据集（即开放域数据集 HiTAB 和航空领域数据集 AIT-QA）上的大量实验和结果表明，我们的方法在两个数据集上均显著优于之前的工作，从而实现了最先进 (SOTA) 的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂表格问答（Complex Table QA）任务，现有方法难以有效利用大型语言模型（如GPT-3.5）的推理能力，尤其是在处理具有复杂层级结构的表格时，对表格结构的理解不足，导致问答性能受限。

核心思路：论文的核心思路是将复杂表格转化为结构化的元组表示，并结合精心设计的提示（Prompt），引导GPT-3.5更好地理解表格的层级结构和内容，从而提升其在复杂表格问答任务中的性能。通过将表格信息转化为模型更易理解的形式，并提供明确的推理指导，充分发挥GPT-3.5的潜力。

技术框架：整体流程包括以下几个主要步骤：1) 表格元组化：将复杂表格的每个单元格的层级结构、位置信息和内容编码为一个元组。2) 提示构建：设计包含元组含义解释和逻辑推理过程描述的提示模板。3) 模型推理：将构建好的提示输入GPT-3.5，进行问答推理。4) 结果评估：评估模型在复杂表格问答数据集上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于将复杂表格结构信息显式地编码到提示中，使得大型语言模型能够更好地感知和利用这些信息。与以往主要依赖模型自身理解表格结构的方法不同，该方法通过外部知识的注入，显著提升了模型对复杂表格的解析能力。

关键设计：在表格元组化过程中，需要仔细设计元组的结构，以充分表达单元格的层级关系和位置信息。提示模板的设计也至关重要，需要清晰地解释每个元组的含义，并引导模型进行正确的逻辑推理。具体的参数设置和损失函数选择取决于GPT-3.5的默认配置，论文主要关注如何通过数据预处理和提示工程来提升模型性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在HiTAB数据集和AIT-QA数据集上均取得了显著的性能提升，达到了SOTA水平。具体而言，相较于之前的最佳方法，在HiTAB数据集上取得了X%的提升（具体数值论文中未给出，此处用X%代替），在AIT-QA数据集上取得了Y%的提升（具体数值论文中未给出，此处用Y%代替）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、医疗、航空等领域，提升数据分析和决策效率。例如，在金融领域，可以帮助分析师快速理解复杂的财务报表；在医疗领域，可以辅助医生从病历表格中提取关键信息。未来，该方法有望扩展到更多结构化数据的理解和应用场景。

📄 摘要（原文）

With the Generative Pre-trained Transformer 3.5 (GPT-3.5) exhibiting remarkable reasoning and comprehension abilities in Natural Language Processing (NLP), most Question Answering (QA) research has primarily centered around general QA tasks based on GPT, neglecting the specific challenges posed by Complex Table QA. In this paper, we propose to incorporate GPT-3.5 to address such challenges, in which complex tables are reconstructed into tuples and specific prompt designs are employed for dialogues. Specifically, we encode each cell's hierarchical structure, position information, and content as a tuple. By enhancing the prompt template with an explanatory description of the meaning of each tuple and the logical reasoning process of the task, we effectively improve the hierarchical structure awareness capability of GPT-3.5 to better parse the complex tables. Extensive experiments and results on Complex Table QA datasets, i.e., the open-domain dataset HiTAB and the aviation domain dataset AIT-QA show that our approach significantly outperforms previous work on both datasets, leading to state-of-the-art (SOTA) performance.