TabVer: Tabular Fact Verification with Natural Logic

📄 arXiv: 2411.01093v1 📥 PDF

作者: Rami Aly, Andreas Vlachos

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-02

备注: Accepted to TACL. This is a slightly extended version

💡 一句话要点

TabVer：利用自然逻辑进行表格型事实验证，提升可验证性。

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

关键词: 表格型数据 事实验证 自然逻辑 符号推理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有表格型事实验证方法依赖结构化表格，限制了应用范围，且可验证性不足。
  2. TabVer将自然逻辑推理扩展到表格数据，通过集合论解释数值和算术函数。
  3. 实验表明，TabVer在FEVEROUS和TabFact数据集上均优于现有神经和符号推理模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于自然逻辑的表格型事实验证方法TabVer。该方法旨在利用符号推理模型，构建逻辑形式（例如LISP风格的程序），从而在表格证据上实现事实验证，并提供比完全神经方法更高的可验证性。现有系统通常依赖于结构良好的表格，限制了其应用场景。本文提出的方法将自然逻辑推理扩展到表格数据，通过对数值和算术函数进行集合论解释，将算术表达式集成到确定性证明中。该方法利用大型语言模型生成算术表达式，通过提问关于claim的关键部分的问题，并通过在表格上执行适当的函数来回答这些问题。在FEVEROUS数据集上的少量样本实验中，TabVer的准确率达到71.4%，超过了完全神经和符号推理模型3.4个百分点。在TabFact数据集上进行评估时，无需任何额外训练，该方法仍然具有竞争力，准确率领先0.5个百分点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格型数据的事实验证问题。现有方法，特别是符号推理方法，依赖于结构良好的表格，这限制了它们在实际应用中的广泛性。此外，虽然符号推理方法具有较好的可解释性，但它们通常难以处理复杂的算术运算和自然语言表达。

核心思路：论文的核心思路是将自然逻辑推理的概念引入到表格型数据的事实验证中。自然逻辑通过建模自然语言中claim和evidence之间的集合论关系来构建证明。为了将自然逻辑应用于表格数据，论文提出了对数值和算术函数的集合论解释，从而允许将算术表达式集成到自然逻辑的证明过程中。

技术框架：TabVer的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用大型语言模型（LLM）生成关于claim的关键部分的自然语言问题。2) 根据生成的问题，确定需要在表格上执行的算术函数。3) 在表格上执行这些函数，得到数值结果。4) 将数值结果与claim进行比较，并使用自然逻辑推理来判断claim是否成立。整个过程可以看作是一个基于自然语言的查询和推理过程，其中LLM负责生成查询，表格执行引擎负责执行查询，自然逻辑推理引擎负责进行推理。

关键创新：论文的关键创新在于提出了对数值和算术函数的集合论解释，从而将自然逻辑推理扩展到表格数据。这种方法允许将算术表达式集成到自然逻辑的证明过程中，从而提高了事实验证的准确性和可解释性。此外，利用大型语言模型生成自然语言问题，使得系统能够更好地理解claim的含义，并选择合适的算术函数进行计算。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练的语言模型（例如T5）来生成自然语言问题。2) 设计了一组算术函数，用于在表格上执行各种计算，例如求和、平均值、最大值、最小值等。3) 使用自然逻辑推理引擎来判断claim是否成立。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

TabVer在FEVEROUS数据集上的少量样本实验中，准确率达到71.4%，超过了完全神经和符号推理模型3.4个百分点。在TabFact数据集上进行评估时，无需任何额外训练，该方法仍然具有竞争力，准确率领先0.5个百分点。这些结果表明，TabVer在表格型事实验证方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

TabVer可应用于金融报告验证、科学数据分析、新闻事实核查等领域。通过提高表格型数据事实验证的准确性和可解释性，有助于减少错误信息传播，提升决策质量，并为自动化知识发现提供支持。未来可扩展到更复杂的表格结构和推理场景。

📄 摘要（原文）

Fact verification on tabular evidence incentivises the use of symbolic reasoning models where a logical form is constructed (e.g. a LISP-style program), providing greater verifiability than fully neural approaches. However, these systems typically rely on well-formed tables, restricting their use in many scenarios. An emerging symbolic reasoning paradigm for textual evidence focuses on natural logic inference, which constructs proofs by modelling set-theoretic relations between a claim and its evidence in natural language. This approach provides flexibility and transparency but is less compatible with tabular evidence since the relations do not extend to arithmetic functions. We propose a set-theoretic interpretation of numerals and arithmetic functions in the context of natural logic, enabling the integration of arithmetic expressions in deterministic proofs. We leverage large language models to generate arithmetic expressions by generating questions about salient parts of a claim which are answered by executing appropriate functions on tables. In a few-shot setting on FEVEROUS, we achieve an accuracy of 71.4, outperforming both fully neural and symbolic reasoning models by 3.4 points. When evaluated on TabFact without any further training, our method remains competitive with an accuracy lead of 0.5 points.