GReaTER: Generate Realistic Tabular data after data Enhancement and Reduction

📄 arXiv: 2503.15564v1 📥 PDF

作者: Tung Sum Thomas Kwok, Chi-Hua Wang, Guang Cheng

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-19

备注: Accepted by Data Engineering Meets Large Language Models: Challenges and Opportunities Workshop@ICDE2025 Workshop at ICDE 2025

💡 一句话要点

GReaTER：通过数据增强与降维，生成更逼真的表格数据

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

关键词: 表格数据生成 数据增强 大型语言模型 多表连接 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有表格数据生成方法受限于数值和类别数据分离，无法充分利用大型语言模型的上下文学习能力。
  2. GReaTER通过数据语义增强和跨表连接，提升LLM对表格数据的理解和多表间的关系建模能力。
  3. 实验结果表明，GReaTER在表格数据生成任务上优于GReaT框架，生成的数据更逼真。

📝 摘要（中文）

表格数据合成不仅涉及多表合成，还包括生成多模态数据（例如字符串和类别），从而实现多样化的知识合成。然而，分离数值数据和类别数据限制了表格数据生成的有效性。GReaT（Generate Realistic Tabular Data）框架使用大型语言模型（LLM）对整行进行编码，无需划分数据类型。尽管如此，该框架的性能受到两个问题的限制：（1）表格数据条目缺乏足够的语义信息，限制了LLM利用预训练知识进行上下文学习的能力；（2）复杂的多表数据集难以建立有效的协作关系。为了解决这些问题，我们提出了GReaTER（Generate Realistic Tabular Data after data Enhancement and Reduction），其中包括：（1）一种数据语义增强系统，通过映射提高LLM对表格数据的理解，从而实现更好的上下文学习；（2）一种跨表连接方法，用于在复杂的表格之间建立有效的关系。实验结果表明，GReaTER优于GReaT框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据生成中，现有方法无法充分利用大型语言模型（LLM）的预训练知识，以及难以有效建模复杂多表关系的问题。GReaT框架虽然避免了数据类型划分，但表格数据条目语义信息不足，且多表协作关系难以建立，限制了生成数据的质量。

核心思路：GReaTER的核心思路是通过数据增强来提升表格数据的语义信息，使LLM能够更好地理解数据并进行上下文学习。同时，通过跨表连接方法，建立表格之间的有效关系，从而提高多表数据生成的质量。

技术框架：GReaTER框架主要包含两个模块：数据语义增强系统和跨表连接方法。数据语义增强系统负责对表格数据进行映射，提高LLM对数据的理解能力。跨表连接方法则用于建立复杂表格之间的有效关系，促进多表协作。整体流程为：输入表格数据 -> 数据语义增强 -> 跨表连接 -> LLM生成 -> 输出合成表格数据。

关键创新：GReaTER的关键创新在于数据语义增强系统和跨表连接方法。数据语义增强系统通过映射操作，为表格数据注入更多语义信息，使LLM能够更好地利用预训练知识。跨表连接方法则解决了复杂多表数据集难以建立有效关系的问题，提高了多表数据生成的质量。

关键设计：具体的数据语义增强映射方式和跨表连接的实现细节在论文中未详细说明，属于未知信息。损失函数和网络结构等技术细节也未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GReaTER在表格数据生成任务上优于GReaT框架。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，需要查阅论文全文才能获取更详细的实验结果。

🎯 应用场景

GReaTER可应用于数据增强、隐私保护和数据共享等领域。通过生成逼真的合成表格数据，可以扩充数据集，提高机器学习模型的性能。此外，合成数据可以用于替代敏感的真实数据，从而保护用户隐私。该技术还有助于促进跨机构的数据共享，打破数据孤岛。

📄 摘要（原文）

Tabular data synthesis involves not only multi-table synthesis but also generating multi-modal data (e.g., strings and categories), which enables diverse knowledge synthesis. However, separating numerical and categorical data has limited the effectiveness of tabular data generation. The GReaT (Generate Realistic Tabular Data) framework uses Large Language Models (LLMs) to encode entire rows, eliminating the need to partition data types. Despite this, the framework's performance is constrained by two issues: (1) tabular data entries lack sufficient semantic meaning, limiting LLM's ability to leverage pre-trained knowledge for in-context learning, and (2) complex multi-table datasets struggle to establish effective relationships for collaboration. To address these, we propose GReaTER (Generate Realistic Tabular Data after data Enhancement and Reduction), which includes: (1) a data semantic enhancement system that improves LLM's understanding of tabular data through mapping, enabling better in-context learning, and (2) a cross-table connecting method to establish efficient relationships across complex tables. Experimental results show that GReaTER outperforms the GReaT framework.