Reasoning-Aware Query-Focused Summarization over Multi-Table Data

📄 arXiv: 2412.08970v1 📥 PDF

作者: Xiaochuan Lin, Xiangyong Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-12

💡 一句话要点

提出QueryTableSummarizer++，解决多表数据推理感知查询聚焦摘要生成问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多表数据 查询聚焦摘要 大型语言模型 端到端生成 表感知预训练

📋 核心要点

  1. 现有方法在多表查询聚焦摘要任务中，预处理复杂，泛化性差，难以进行逻辑推理。
  2. QueryTableSummarizer++利用LLM，通过表感知预训练、查询对齐微调和强化学习，实现端到端摘要生成。
  3. 实验表明，QueryTableSummarizer++在BLEU、ROUGE和F1-score上显著优于现有方法，并具有良好的可扩展性和泛化性。

📝 摘要（中文）

多表数据的查询聚焦摘要生成是一项具有挑战性但至关重要的任务，旨在从结构化数据中提取精确且相关的信息。现有方法通常依赖于复杂的预处理步骤，并且难以跨领域泛化或处理多表查询所需的逻辑推理。本文提出了QueryTableSummarizer++，这是一个端到端的生成框架，利用大型语言模型（LLM），并通过表感知预训练、查询对齐微调和带有反馈的强化学习进行增强。我们的方法消除了中间序列化步骤的需要，并直接生成与查询相关的摘要。在基准数据集上的实验表明，QueryTableSummarizer++在BLEU、ROUGE和F1-score方面显著优于最先进的基线。额外的分析突出了其可扩展性、跨领域泛化能力以及对复杂查询的鲁棒处理。人工评估进一步验证了生成的摘要的卓越质量和实际适用性，从而确立了QueryTableSummarizer++作为多表摘要任务的高效解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多表数据上的查询聚焦摘要生成问题。现有方法的痛点在于需要复杂的预处理步骤（例如序列化），导致领域泛化能力差，并且难以处理需要逻辑推理的多表查询，无法直接生成高质量的摘要。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，通过专门设计的预训练和微调策略，使模型能够直接从多表数据和查询中生成相关的摘要，而无需中间的序列化步骤。这样可以简化流程，提高效率，并增强模型的推理能力。

技术框架：QueryTableSummarizer++是一个端到端的生成框架，主要包含三个阶段：1) 表感知预训练：使用包含表格信息的语料库对LLM进行预训练，使其具备理解表格结构和内容的能力。2) 查询对齐微调：使用查询和对应摘要的数据集对预训练的LLM进行微调，使其能够生成与查询相关的摘要。3) 强化学习与反馈：使用强化学习方法，根据摘要的质量（例如，BLEU、ROUGE分数）对模型进行优化，并结合人工反馈进一步提升摘要质量。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个端到端的生成框架，避免了传统方法中复杂的预处理步骤，可以直接从多表数据和查询生成摘要。此外，通过表感知预训练和查询对齐微调，增强了LLM对表格数据的理解和推理能力。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 表感知预训练语料库的构建，需要选择合适的包含表格信息的语料库。2) 查询对齐微调数据集的构建，需要保证查询和摘要之间的相关性。3) 强化学习奖励函数的设计，需要选择合适的指标来衡量摘要的质量，并结合人工反馈进行调整。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

QueryTableSummarizer++在基准数据集上显著优于现有方法，在BLEU、ROUGE和F1-score等指标上均取得了显著提升。实验结果还表明，该方法具有良好的可扩展性和跨领域泛化能力，能够有效处理复杂的查询。人工评估也验证了生成的摘要具有更高的质量和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、数据分析报告生成、金融信息摘要等领域。通过自动生成与用户查询相关的多表数据摘要，可以帮助用户快速获取所需信息，提高工作效率。未来，该技术有望在更多领域得到应用，例如医疗诊断、法律咨询等。

📄 摘要（原文）

Query-focused summarization over multi-table data is a challenging yet critical task for extracting precise and relevant information from structured data. Existing methods often rely on complex preprocessing steps and struggle to generalize across domains or handle the logical reasoning required for multi-table queries. In this paper, we propose QueryTableSummarizer++, an end-to-end generative framework leveraging large language models (LLMs) enhanced with table-aware pre-training, query-aligned fine-tuning, and reinforcement learning with feedback. Our method eliminates the need for intermediate serialization steps and directly generates query-relevant summaries. Experiments on a benchmark dataset demonstrate that QueryTableSummarizer++ significantly outperforms state-of-the-art baselines in terms of BLEU, ROUGE, and F1-score. Additional analyses highlight its scalability, generalization across domains, and robust handling of complex queries. Human evaluation further validates the superior quality and practical applicability of the generated summaries, establishing QueryTableSummarizer++ as a highly effective solution for multi-table summarization tasks.