Leveraging LLM For Synchronizing Information Across Multilingual Tables

📄 arXiv: 2504.02559v2 📥 PDF

作者: Siddharth Khincha, Tushar Kataria, Ankita Anand, Dan Roth, Vivek Gupta

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-03 (更新: 2025-04-04)

备注: 17 Pages, 11 Tables, 2 Figures

💡 一句话要点

利用大型语言模型同步多语言表格信息，提升低资源语言维基百科内容质量

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

关键词: 多语言信息同步 大型语言模型 零样本学习 任务分解 低资源语言

📋 核心要点

  1. 现有基于规则的跨语言维基百科表格同步方法，在处理复杂性和泛化能力方面存在不足。
  2. 论文提出利用大型语言模型和零样本提示，通过任务分解策略来增强信息同步的连贯性和准确性。
  3. 实验结果表明，该方法在信息更新和信息添加任务上优于现有基线，尤其在信息添加方面提升显著。

📝 摘要（中文）

由于大量在线信息集中在英语和法语等高资源语言中，非英语使用者面临挑战。维基百科也反映了这种不平衡，低资源语言的内容经常过时或不完整。最近的研究试图使用基于规则的方法来改进维基百科表格的跨语言同步，但这些方法在复杂性和泛化方面存在困难。本文探索了使用大型语言模型（LLM）进行多语言信息同步，采用零样本提示作为一种可扩展的解决方案。我们引入了信息更新数据集，模拟了更新过时维基百科表格的真实过程，并评估了LLM的性能。研究结果表明，单提示方法通常会产生次优结果，促使我们引入任务分解策略，以提高连贯性和准确性。我们提出的方法优于现有的基线，特别是在信息更新（1.79%）和信息添加（20.58%）方面，突出了模型在跨架构动态更新和丰富数据方面的优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决低资源语言维基百科表格信息过时或不完整的问题。现有基于规则的方法难以应对表格结构的复杂性和语言的多样性，泛化能力较弱，需要大量人工规则设计和维护。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，通过零样本提示的方式，直接让LLM完成多语言表格信息的同步任务。为了克服单提示方法效果不佳的问题，引入了任务分解策略，将复杂的信息更新任务分解为更小的、更易于处理的子任务。

技术框架：整体流程包括：1) 输入源语言（如英语）的表格和目标语言（如低资源语言）的过时表格；2) 使用任务分解策略，将信息更新任务分解为多个子任务，例如识别需要更新的单元格、生成更新后的内容等；3) 使用LLM和零样本提示，针对每个子任务生成相应的输出；4) 将LLM的输出整合到目标语言的表格中，完成信息同步。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将LLM应用于多语言表格信息同步任务，探索了LLM在低资源场景下的潜力；2) 提出了任务分解策略，有效提升了LLM在复杂信息更新任务中的性能；3) 构建了信息更新数据集，为评估多语言信息同步方法提供了基准。

关键设计：论文中任务分解策略的具体设计未知，但可以推测可能包括识别需要更新的单元格、确定更新类型（例如，信息更新、信息添加）、生成更新内容等子任务。论文使用了零样本提示，这意味着没有对LLM进行特定于任务的微调，而是直接使用自然语言提示来引导LLM完成任务。具体的提示工程细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在信息更新（Information Updation）任务上取得了1.79%的提升，在信息添加（Information Addition）任务上取得了20.58%的显著提升，优于现有的基线方法。这表明该方法在动态更新和丰富跨语言数据方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动更新和同步多语言知识库，例如维基百科、DBpedia等。通过自动化的信息同步，可以有效提升低资源语言的信息覆盖率和质量，促进知识的公平获取。此外，该方法还可以应用于跨语言数据集成、机器翻译等领域，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The vast amount of online information today poses challenges for non-English speakers, as much of it is concentrated in high-resource languages such as English and French. Wikipedia reflects this imbalance, with content in low-resource languages frequently outdated or incomplete. Recent research has sought to improve cross-language synchronization of Wikipedia tables using rule-based methods. These approaches can be effective, but they struggle with complexity and generalization. This paper explores large language models (LLMs) for multilingual information synchronization, using zero-shot prompting as a scalable solution. We introduce the Information Updation dataset, simulating the real-world process of updating outdated Wikipedia tables, and evaluate LLM performance. Our findings reveal that single-prompt approaches often produce suboptimal results, prompting us to introduce a task decomposition strategy that enhances coherence and accuracy. Our proposed method outperforms existing baselines, particularly in Information Updation (1.79%) and Information Addition (20.58%), highlighting the model strength in dynamically updating and enriching data across architectures.