超越自然语言计划：面向查询聚焦表格总结的结构感知规划
计算与语言
2025-07-31 v1
摘要
查询聚焦表格总结需要复杂的推理，常通过逐步的自然语言（NL）计划来实现。然而，NL 计划本质上具有模糊性且缺乏结构，限制了其转换为可执行程序（如 SQL）的能力，并阻碍了规模化，尤其是在多表格任务中。为此，我们提出一种范式转变，采用结构化表示。我们引入一种新的结构化计划，名为 TaSoF，灵感来源于传统多智能体系统中的形式化方法，并提出一种框架 SPaGe，将推理过程正式化为三个阶段：1）结构化规划，从查询生成 TaSoF；2）图基执行，将计划步骤转换为 SQL 并通过有向循环图建模依赖关系以实现并行执行；3）总结生成，以产生面向查询的总结。我们的方法显式捕获复杂依赖关系，提高了可靠性。在三个公开基准上的实验表明，SPaGe 在单表格和多表格设置下均一致优于先前模型，展示了结构化表示在稳健和可扩展总结方面的优势。
引用
@article{arxiv.2507.22829,
title = {Beyond Natural Language Plans: Structure-Aware Planning for Query-Focused Table Summarization},
author = {Weijia Zhang and Songgaojun Deng and Evangelos Kanoulas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.22829},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 4 figures, and 5 tables