Evaluating LLMs on Entity Disambiguation in Tables

📄 arXiv: 2408.06423v3 📥 PDF

作者: Federico Belotti, Fabio Dadda, Marco Cremaschi, Roberto Avogadro, Matteo Palmonari

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-12 (更新: 2024-10-31)

备注: 13 pages, 6 figures; fixed avg. accuracy-over-price plot for GPT families, fixed typos in table referencing, added evaluation and inference subsubsection

💡 一句话要点

评估LLM在表格实体消歧任务中的表现，并分析其计算成本。

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

关键词: 实体消歧 表格理解 大型语言模型 性能评估 计算成本

📋 核心要点

  1. 现有表格标注方法缺乏统一的评估标准，难以进行有效比较，阻碍了该领域的研究进展。
  2. 论文旨在通过在共同的评估基准上，对比不同类型的实体消歧方法，包括启发式算法和大型语言模型。
  3. 实验评估了多种SOTA方法，包括Alligator、Dagobah、TURL、TableLlama以及GPT-4o系列，并分析了它们的性能和计算成本。

📝 摘要（中文）

表格是重要的信息载体，但理解其含义可能具有挑战性。近年来，基于深度学习的数据驱动方法与基于启发式的方法相结合，引起了人们的广泛兴趣。最近，大型语言模型（LLM）的出现催生了一种新的表格标注方法。然而，这些方法尚未在共同基础上进行一致评估，这使得评估和比较变得困难。本文对四种最先进的实体类型识别（STI）方法进行了广泛评估：Alligator (原名 s-elbat)、Dagobah、TURL 和 TableLlama；前两种属于基于启发式的算法，后两种分别是仅编码器和仅解码器的大型语言模型（LLM）。我们还在评估中包括了 GPT-4o 和 GPT-4o-mini，因为它们在各种公共基准测试中表现出色。主要目标是衡量这些方法在共同评估设置下解决实体消歧任务的能力，以及所涉及的计算和成本要求，最终旨在为该领域开辟新的研究路径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格中的实体消歧问题。现有方法，特别是基于LLM的方法，缺乏统一的评估标准，导致难以比较不同方法之间的性能优劣。此外，现有研究较少关注这些方法在计算成本和资源消耗方面的差异。

核心思路：论文的核心思路是在一个共同的评估基准上，对多种实体消歧方法进行全面的评估，包括传统的启发式算法和基于LLM的方法。通过比较它们在性能、计算成本和资源消耗方面的表现，为未来的研究提供指导。

技术框架：论文的评估框架包括以下几个主要步骤：1) 选择具有代表性的实体消歧方法，包括Alligator、Dagobah、TURL、TableLlama、GPT-4o和GPT-4o-mini；2) 构建一个共同的评估数据集，用于评估这些方法在实体消歧任务上的性能；3) 设计一套评估指标，用于衡量这些方法的准确率、计算成本和资源消耗；4) 进行实验，并分析实验结果，比较不同方法之间的优劣。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提供了一个针对表格实体消歧任务的全面评估框架，可以用于比较不同方法的性能；2) 对比了多种不同类型的实体消歧方法，包括启发式算法和基于LLM的方法，揭示了它们在性能、计算成本和资源消耗方面的差异；3) 评估了最新的GPT-4o系列模型在表格实体消歧任务上的表现。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的实体消歧方法，覆盖了不同的算法类型；2) 构建了一个高质量的评估数据集，可以有效评估这些方法在实体消歧任务上的性能；3) 设计了一套全面的评估指标，可以衡量这些方法的准确率、计算成本和资源消耗。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文对多种实体消歧方法进行了全面评估，包括启发式算法和基于LLM的方法。实验结果表明，GPT-4o系列模型在表格实体消歧任务上表现出色，但计算成本较高。此外，论文还发现，不同的方法在性能、计算成本和资源消耗方面存在显著差异。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱构建、数据集成、信息检索等领域。通过提高表格数据的理解能力，可以提升下游任务的性能，例如问答系统、推荐系统等。未来的研究可以进一步探索如何降低LLM在表格处理中的计算成本，并提高其泛化能力。

📄 摘要（原文）

Tables are crucial containers of information, but understanding their meaning may be challenging. Over the years, there has been a surge in interest in data-driven approaches based on deep learning that have increasingly been combined with heuristic-based ones. In the last period, the advent of \acf{llms} has led to a new category of approaches for table annotation. However, these approaches have not been consistently evaluated on a common ground, making evaluation and comparison difficult. This work proposes an extensive evaluation of four STI SOTA approaches: Alligator (formerly s-elbat), Dagobah, TURL, and TableLlama; the first two belong to the family of heuristic-based algorithms, while the others are respectively encoder-only and decoder-only Large Language Models (LLMs). We also include in the evaluation both GPT-4o and GPT-4o-mini, since they excel in various public benchmarks. The primary objective is to measure the ability of these approaches to solve the entity disambiguation task with respect to both the performance achieved on a common-ground evaluation setting and the computational and cost requirements involved, with the ultimate aim of charting new research paths in the field.