WikiTableEdit: A Benchmark for Table Editing by Natural Language Instruction

Core Concepts

Large Language Models (LLMs) are evaluated for table editing tasks using the WikiTableEdit dataset, showcasing challenges in editing irregular tables.

Abstract

Tabular data is crucial for organizing and analyzing information. Manual table editing is laborious, especially for irregular tables. WikiTableEdit dataset introduces natural language instructions for table editing tasks. Evaluation of LLMs on WikiTableEdit dataset reveals challenges in editing irregular tables. Proposed metric Table Edit Distance (TED) for evaluating table generation effectiveness. Contributions include dataset creation, metric design, and LLM evaluation. Experiments show the need for improvement in LLMs for table editing tasks. Comparison of model performance on regular and irregular table editing. Supervised fine-tuning significantly improves model performance. Related works focus on TableQA and Data2text, not table editing. WikiTableEdit aims to advance research in table editing tasks.

Stats

WikiTableEdit는 194,996개의 학습 데이터 인스턴스와 28,706개의 테스트 데이터 인스턴스를 포함한다. GPT-3.5-turbo는 EM에서 11.08의 성능을 보여준다. LLaMA2-7B는 정규 테이블과 불규칙 테이블 편집 간의 성능 차이가 없다.

Quotes

"Our primary contributions can be summarized as follows: We introduce the task of table editing and construct a high-quality dataset WikiTableEdit to support this endeavor." "The current results indicate that existing models still have a long way to go in terms of table editing."

Key Insights Distilled From

WikiTableEdit

by Zheng Li,Xia... at arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02962.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 WikiTableEdit 데이터셋을 확장하여 더 다양하고 복잡한 테이블 편집 작업을 포함시킬 수 있을까요?

WikiTableEdit 데이터셋을 더 다양하고 복잡한 테이블 편집 작업을 포함시키기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다: 더 많은 편집 작업 추가: 현재 데이터셋에는 6가지 기본 편집 작업이 포함되어 있지만, 더 다양한 편집 작업을 추가하여 데이터셋을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 행 또는 열을 병합하는 작업, 특정 조건에 따라 행을 필터링하는 작업 등을 포함할 수 있습니다. 더 복잡한 테이블 구조: 현재 데이터셋은 정형적인 테이블과 비정형적인 테이블을 다루고 있지만, 더 복잡한 테이블 구조를 다루는 작업을 추가하여 데이터셋을 더 다양하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 중첩된 테이블, 복합적인 셀 병합, 다중 조건에 따른 행 정렬 등을 포함할 수 있습니다. 다양한 언어 및 도메인: 다양한 언어로 된 테이블과 다양한 도메인의 테이블을 포함하여 데이터셋을 확장할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

What are the potential implications of LLMs improving their performance on table editing tasks for real-world applications

LLM이 테이블 편집 작업에서 성능을 향상시킨다면 실제 응용 프로그램에 어떤 잠재적인 영향이 있을까요? LLM이 테이블 편집 작업에서 성능을 향상시킨다면 다음과 같은 잠재적인 영향이 있을 수 있습니다: 자동화 및 생산성 향상: LLM이 테이블 편집 작업을 더 잘 수행할 수 있다면, 비전문가들도 쉽게 테이블을 편집할 수 있게 될 것입니다. 이는 업무 프로세스의 자동화와 생산성 향상에 기여할 수 있습니다. 실수 감소: LLM이 정확한 테이블 편집을 제공하면 실수를 줄일 수 있습니다. 이는 데이터 정확성을 향상시키고 잘못된 의사 결정을 방지할 수 있습니다. 다양한 응용: LLM이 테이블 편집 작업을 더 잘 수행할 수 있다면, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 보고서 작성, 데이터 분석, 의료 기록 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

How might the challenges faced in editing irregular tables impact the usability of natural language instruction for table editing in practical scenarios

비정형 테이블을 편집하는 데 직면한 어려움이 실제 시나리오에서 테이블 편집을 위한 자연어 명령의 사용성에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요? 비정형 테이블을 편집하는 데 직면한 어려움은 다음과 같은 영향을 미칠 수 있습니다: 복잡성 증가: 비정형 테이블을 편집하는 작업은 정형 테이블에 비해 훨씬 복잡하며, 모델이 테이블 구조를 이해하고 적절히 처리해야 합니다. 이로 인해 테이블 편집 작업이 더 복잡해지고 사용자들이 작업을 이해하고 관리하기 어려워질 수 있습니다. 정확성 문제: 비정형 테이블을 편집하는 작업은 모델이 셀 병합, 분할 및 이동과 같은 작업을 정확하게 처리해야 합니다. 모델이 이러한 작업을 잘못 처리하면 편집된 테이블이 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. 사용자 편의성: 비정형 테이블을 편집하는 작업은 사용자 경험을 저해할 수 있습니다. 사용자가 모델의 결과를 이해하고 검토하는 데 더 많은 시간과 노력이 필요할 수 있습니다. 이로 인해 사용자들이 테이블 편집을 위한 자연어 명령을 사용하는 것을 꺼릴 수 있습니다.