構造的整合性に基づく最小ベイズリスクテーブル生成

Text-to-Tableは，テキストからテーブル形式の構造化データを生成するタスクである．大規模言語モデルの導入により生成の網羅性や柔軟性は飛躍的に向上したが，依然として不要な情報の過剰生成や誤った数値を生成するなど，出力品質が安定しないという課題が残っている．本研究では，構造的整合性を保つための効用関数を用いた最小ベイズリスク復号に基づくテーブル生成法TableMBRを提案する．Rotowireデータセットを用いた実験の結果，TableMBRは既存手法を上回る性能を示し，F1スコアで最大12%の改善を達成した．・・・・・・