ZeroED: Hybrid Zero-shot Error Detection through Large Language Model Reasoning

📄 arXiv: 2504.05345v1 📥 PDF

作者: Wei Ni, Kaihang Zhang, Xiaoye Miao, Xiangyu Zhao, Yangyang Wu, Yaoshu Wang, Jianwei Yin

分类: cs.LG, cs.DB

发布日期: 2025-04-06

备注: 12 pages

💡 一句话要点

ZeroED：结合LLM推理的混合零样本错误检测框架，提升表格数据质量

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

关键词: 错误检测 大型语言模型 零样本学习 表格数据 数据质量

📋 核心要点

  1. 现有表格数据错误检测方法依赖人工标注和规则，成本高昂且泛化性差，难以适应复杂场景。
  2. ZeroED结合LLM的推理能力和传统错误检测流程，通过混合方法实现零样本错误检测，降低人工成本。
  3. 实验结果表明，ZeroED在多个数据集上显著优于现有方法，F1得分提升显著，并大幅降低了token成本。

📝 摘要（中文）

表格数据中的错误检测至关重要，但也极具挑战，因为错误类型多样且需要理解上下文。传统方法依赖人工规则和标注，耗费大量人力。大型语言模型（LLM）虽然能减少人工干预，但在需要全面理解数据上下文的错误检测方面表现不佳。本文提出了ZeroED，一种新颖的混合零样本错误检测框架，它将LLM的推理能力与基于人工标注的错误检测流程相结合。ZeroED包含四个步骤：特征表示、错误标注、训练数据构建和检测器训练。首先，为了增强错误区分能力，ZeroED使用错误原因感知的二元特征、预训练嵌入和统计特征生成丰富的数据表示。然后，ZeroED利用LLM通过上下文学习进行整体错误标注，并采用两步推理过程来获得详细的错误检测指导。为了降低token成本，LLM仅应用于通过聚类抽样选择的代表性数据。通过集群内标签传播和LLM增强与验证，构建高质量的训练数据。最后，训练一个分类器来检测所有错误。在七个公共数据集上的大量实验表明，ZeroED显著优于最先进的方法，F1得分最高提升30%，token成本降低高达90%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据中错误检测的问题。现有方法，如基于规则的方法和传统的机器学习方法，通常需要大量的人工标注数据和领域知识，难以泛化到新的数据集和错误类型。此外，这些方法通常无法充分利用数据中的上下文信息，导致检测精度不高。

核心思路：ZeroED的核心思路是将LLM的推理能力与传统的机器学习方法相结合，利用LLM进行零样本的错误标注，并利用这些标注数据训练一个分类器进行错误检测。通过这种混合方法，可以减少对人工标注数据的依赖，并提高错误检测的精度和泛化能力。

技术框架：ZeroED框架包含四个主要步骤：1) 特征表示：使用错误原因感知的二元特征、预训练嵌入和统计特征来表示数据。2) 错误标注：使用LLM通过上下文学习对数据进行错误标注。为了降低token成本，LLM仅应用于通过聚类抽样选择的代表性数据。3) 训练数据构建：通过集群内标签传播和LLM增强与验证，构建高质量的训练数据。4) 检测器训练：使用构建的训练数据训练一个分类器来检测所有错误。

关键创新：ZeroED的关键创新在于其混合零样本错误检测方法，它将LLM的推理能力与传统的机器学习方法相结合。具体来说，ZeroED利用LLM进行零样本的错误标注，从而减少了对人工标注数据的依赖。此外，ZeroED还使用错误原因感知的二元特征来增强错误区分能力。

关键设计：在特征表示方面，ZeroED使用了错误原因感知的二元特征，这些特征可以帮助分类器更好地识别不同类型的错误。在错误标注方面，ZeroED使用了两步推理过程来指导LLM进行详细的错误检测。在训练数据构建方面，ZeroED使用了集群内标签传播和LLM增强与验证来提高训练数据的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ZeroED在七个公共数据集上进行了广泛的实验，结果表明，ZeroED显著优于最先进的方法，F1得分最高提升30%，token成本降低高达90%。这些结果表明，ZeroED是一种有效且高效的错误检测方法。

🎯 应用场景

ZeroED可应用于各种需要高质量表格数据的场景，如数据清洗、数据集成、数据质量监控等。该研究的实际价值在于降低了错误检测的人工成本，提高了错误检测的准确率和泛化能力。未来，ZeroED可以扩展到其他类型的数据，如文本数据和图像数据，并与其他数据质量工具集成，形成更完整的数据质量解决方案。

📄 摘要（原文）

Error detection (ED) in tabular data is crucial yet challenging due to diverse error types and the need for contextual understanding. Traditional ED methods often rely heavily on manual criteria and labels, making them labor-intensive. Large language models (LLM) can minimize human effort but struggle with errors requiring a comprehensive understanding of data context. In this paper, we propose ZeroED, a novel hybrid zero-shot error detection framework, which combines LLM reasoning ability with the manual label-based ED pipeline. ZeroED operates in four steps, i.e., feature representation, error labeling, training data construction, and detector training. Initially, to enhance error distinction, ZeroED generates rich data representations using error reason-aware binary features, pre-trained embeddings, and statistical features. Then, ZeroED employs LLM to label errors holistically through in-context learning, guided by a two-step reasoning process for detailed error detection guidelines. To reduce token costs, LLMs are applied only to representative data selected via clustering-based sampling. High-quality training data is constructed through in-cluster label propagation and LLM augmentation with verification. Finally, a classifier is trained to detect all errors. Extensive experiments on seven public datasets demonstrate that, ZeroED substantially outperforms state-of-the-art methods by a maximum 30% improvement in F1 score and up to 90% token cost reduction.