Enhancing Table Representations with LLM-powered Synthetic Data Generation

📄 arXiv: 2411.03356v1 📥 PDF

作者: Dayu Yang, Natawut Monaikul, Amanda Ding, Bozhao Tan, Kishore Mosaliganti, Giri Iyengar

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-11-04

备注: the Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems Table Representation Workshop

💡 一句话要点

提出基于LLM的合成数据生成方法，增强表格表示并提升表格推荐性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 表格表示学习 合成数据生成 大型语言模型 表格推荐 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有表格数据表示方法侧重于单元格级别任务，缺乏高质量训练数据，限制了表格管理和分析。
  2. 利用大型语言模型的代码生成和数据操作能力，构建合成数据生成流程，生成大规模表格数据集。
  3. 实验表明，该方法生成的合成数据符合表格相似性定义，显著增强了表格表示，提升了推荐性能。

📝 摘要（中文）

在数据驱动决策的时代，准确的表格级表示和高效的表格推荐系统对于改进表格管理、发现和分析变得至关重要。然而，现有的表格数据表示方法通常面临局限性，这主要是由于它们专注于单元格级别的任务以及缺乏高质量的训练数据。为了应对这些挑战，我们首先在数据驱动型企业的数据转换活动中，明确定义了表格相似性。这个定义为合成数据生成奠定了基础，而合成数据生成需要一个定义明确的数据生成过程。在此基础上，我们提出了一种新颖的合成数据生成流程，该流程利用大型语言模型（LLM）的代码生成和数据操作能力来创建大规模的合成数据集，专门用于表格级表示学习。通过手动验证和表格推荐任务的性能比较，我们证明了我们的流程生成的合成数据与我们提出的表格相似性定义相符，并显著增强了表格表示，从而提高了推荐性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格表示学习中训练数据不足的问题，尤其是在表格级任务（如表格推荐）中。现有方法主要关注单元格级别的特征，忽略了表格整体的语义信息，并且缺乏高质量的表格级标注数据，导致模型泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）生成高质量的合成表格数据，从而扩充训练集，提升表格表示学习的效果。通过定义表格相似性的概念，并指导LLM生成符合该定义的相似表格，可以有效地提升模型对表格语义的理解能力。

技术框架：该方法包含一个合成数据生成pipeline，主要包括以下几个阶段：1) 定义表格相似性：明确表格在数据转换活动中的相似性概念。2) LLM代码生成：利用LLM生成数据操作代码，模拟真实世界中的数据转换过程。3) 数据操作与生成：执行生成的代码，创建新的合成表格数据。4) 数据验证：手动验证生成的数据质量，确保其符合预期的相似性定义。5) 模型训练：使用合成数据训练表格表示模型。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM进行表格数据的合成生成。与传统的数据增强方法相比，LLM能够理解表格的语义信息，并生成更具多样性和真实性的数据。此外，该方法还明确定义了表格相似性的概念，并将其作为指导LLM生成数据的依据，从而保证了生成数据的质量。

关键设计：在LLM代码生成阶段，使用了特定的prompt工程技术，引导LLM生成符合要求的代码。例如，prompt中会包含表格的schema信息、数据转换的目标以及相似性的定义。此外，在数据验证阶段，采用了人工验证的方式，确保生成的数据质量。具体的损失函数和网络结构取决于下游的表格表示模型，论文中没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用该方法生成的合成数据训练的表格表示模型，在表格推荐任务上取得了显著的性能提升。具体而言，与未使用合成数据的基线模型相比，推荐准确率提高了XX%（具体数值未知，论文中未给出）。人工验证表明，生成的合成数据质量较高，符合预期的表格相似性定义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业级数据管理平台，提升表格数据的发现、推荐和分析效率。通过合成数据增强，可以改善表格相似度计算、表格匹配和表格链接等任务的性能。未来，该方法还可以扩展到其他类型的数据，例如图数据和文本数据，为数据驱动的决策提供更强大的支持。

📄 摘要（原文）

In the era of data-driven decision-making, accurate table-level representations and efficient table recommendation systems are becoming increasingly crucial for improving table management, discovery, and analysis. However, existing approaches to tabular data representation often face limitations, primarily due to their focus on cell-level tasks and the lack of high-quality training data. To address these challenges, we first formulate a clear definition of table similarity in the context of data transformation activities within data-driven enterprises. This definition serves as the foundation for synthetic data generation, which require a well-defined data generation process. Building on this, we propose a novel synthetic data generation pipeline that harnesses the code generation and data manipulation capabilities of Large Language Models (LLMs) to create a large-scale synthetic dataset tailored for table-level representation learning. Through manual validation and performance comparisons on the table recommendation task, we demonstrate that the synthetic data generated by our pipeline aligns with our proposed definition of table similarity and significantly enhances table representations, leading to improved recommendation performance.