本研究は、テキストからSQLへの変換(Text-to-SQL)とエンドツーエンドのテーブル質問応答(E2E TQA)の2つのアプローチを比較・分析し、それらの長所を組み合わせることで、テーブルベースの質問応答の性能を向上させる手法を提案している。
実験の結果、Text-to-SQLはアーithmetic操作や長いテーブルに強いが、E2E TQAは曖昧な質問や非標準的なテーブルスキーマ、複雑なテーブル内容に強いことが明らかになった。そこで提案されたSYNTQAは、Text-to-SQLとE2E TQAの答案を選択することで、両者の長所を活かすことができる。
具体的には、SYNTQAは、入力のテーブル、質問、Text-to-SQLの答案、E2E TQAの答案を受け取り、より正しい答案を選択する。実験の結果、特徴量ベースのセレクタやLLMベースのセレクタを用いることで、個別のモデルよりも大幅な性能向上が確認された。さらに、SQL注釈の量を変化させた実験から、少ない注釈でもE2E TQAの性能を向上させられることが示された。
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by Siyue Zhang,... : arxiv.org 09-26-2024
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