TART: An Open-Source Tool-Augmented Framework for Explainable Table-based Reasoning

📄 arXiv: 2409.11724v3 📥 PDF

作者: Xinyuan Lu, Liangming Pan, Yubo Ma, Preslav Nakov, Min-Yen Kan

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-18 (更新: 2025-07-10)

备注: NAACL 2025 (Findings)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TART：一个开源的、工具增强的、可解释的表格推理框架

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

关键词: 表格推理 工具增强 大型语言模型 可解释性 表格问答 事实验证 TOOLTAB数据集

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在表格理解和数值推理方面存在不足，限制了其在表格问答和事实验证等任务中的应用。
  2. TART框架通过集成表格格式化器、工具制造器和解释生成器，增强LLM的表格推理能力，并保持推理过程的可解释性。
  3. 实验表明，TART显著优于现有方法，与CodeLlama结合使用时，准确率达到GPT-3.5-turbo的90%，展现了强大的实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

当前的大型语言模型(LLMs)在理解表格结构和应用精确的数值推理方面能力有限，这对于诸如表格问答(TQA)和基于表格的事实验证(TFV)等任务至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了用于表格的工具增强推理框架(TART)，它将LLMs与专用工具集成。TART包含三个关键组件：一个用于确保准确数据表示的表格格式化器，一个用于开发特定计算工具的工具制造器，以及一个用于保持可解释性的解释生成器。我们还提出了TOOLTAB数据集，这是一个专门为训练LLMs进行表格-工具集成而设计的新基准。我们的实验表明，TART通过提高数据处理的精度和推理过程的清晰度，实现了对现有方法(例如，思维链)的显著改进。值得注意的是，TART与CodeLlama配对达到了闭源LLM GPT-3.5-turbo 90.0%的准确率，突出了其在各种真实场景中的鲁棒性。所有的代码和数据都可以在https://github.com/XinyuanLu00/TART上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在表格理解和数值推理方面的局限性，特别是在表格问答(TQA)和基于表格的事实验证(TFV)任务中。现有方法，如思维链(Chain-of-Thought)，在处理复杂表格数据时精度不足，且推理过程缺乏透明度。

核心思路：论文的核心思路是利用工具增强大型语言模型的能力。通过将LLM与专门设计的工具集成，使其能够更准确地处理表格数据并进行数值计算。同时，通过解释生成器，保证推理过程的可解释性，提高模型的可信度。

技术框架：TART框架包含三个主要模块：1) 表格格式化器：负责将表格数据转换为LLM易于处理的格式，确保数据表示的准确性。2) 工具制造器：用于开发针对特定任务的计算工具，例如数值计算、数据查找等。3) 解释生成器：负责生成推理过程的解释，使用户能够理解模型的决策过程。整体流程是，首先使用表格格式化器处理输入表格，然后LLM调用工具制造器生成的工具进行计算和推理，最后由解释生成器生成推理过程的解释。

关键创新：TART的关键创新在于将LLM与专门设计的工具进行深度集成，从而显著提升了LLM在表格推理任务中的性能。与传统方法相比，TART不仅提高了数据处理的精度，还增强了推理过程的可解释性。此外，TOOLTAB数据集的提出，为训练LLM进行表格-工具集成提供了新的基准。

关键设计：TOOLTAB数据集的设计，专注于表格-工具集成，包含多种表格推理场景，并提供了相应的工具和解释。表格格式化器的具体实现方式未知，但其目标是确保LLM能够准确理解表格的结构和内容。工具制造器根据具体任务需求，生成不同的计算工具，例如求和、平均值计算等。解释生成器的具体实现方式也未知，但其目标是清晰地呈现模型的推理步骤和依据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TART框架在表格推理任务中取得了显著的性能提升。TART与CodeLlama结合使用时，准确率达到了闭源LLM GPT-3.5-turbo的90.0%，证明了其在实际应用中的竞争力。此外，TART在TOOLTAB数据集上的表现也优于现有方法，验证了其在表格-工具集成方面的有效性。

🎯 应用场景

TART框架具有广泛的应用前景，可应用于金融分析、数据挖掘、智能客服等领域。例如，在金融分析中，可以利用TART对财务报表进行自动分析和解读；在数据挖掘中，可以帮助用户从大量表格数据中提取有价值的信息；在智能客服中，可以回答用户关于表格数据的提问。未来，TART有望成为企业级数据分析和决策的重要工具。

📄 摘要（原文）

Current Large Language Models (LLMs) exhibit limited ability to understand table structures and to apply precise numerical reasoning, which is crucial for tasks such as table question answering (TQA) and table-based fact verification (TFV). To address these challenges, we introduce our Tool-Augmented Reasoning framework for Tables (TART), which integrates LLMs with specialized tools. TART contains three key components: a table formatter to ensure accurate data representation, a tool maker to develop specific computational tools, and an explanation generator to maintain explainability. We also present the TOOLTAB dataset, a new benchmark designed specifically for training LLMs in table-tool integration. Our experiments indicate that TART achieves substantial improvements over existing methods (e.g., Chain-of-Thought) by improving both the precision of data processing and the clarity of the reasoning process. Notably, TART paired with CodeLlama achieves 90.0% of the accuracy of the closed-sourced LLM GPT-3.5-turbo, highlighting its robustness in diverse real-world scenarios. All the code and data are available at https://github.com/XinyuanLu00/TART.