arXiv · cs.AI · Tie Cheng · 5 小时前模型评分34
面向大语言模型的紧凑公式感知电子表格抽象方法
A Compact Formula-Aware Spreadsheet Abstraction for Large Language Models
导读
研究者提出一种紧凑的公式感知电子表格抽象方法，用位置、类型、R1C1 公式模式和部分边界值来表示大块同质区域，并在提交详细内容前先提供给大语言模型（LLM，Large Language Model）。在 50 个电子表格查询案例上，该抽象单独即可回答部分查询，需要更多内容时则减少提交给模型的数据量、降低 token 消耗，并提升处理的可靠性与准确性。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We propose a compact formula-aware spreadsheet abstraction that represents large homogeneous ranges through their positions, types, R1C1 formula patterns, and selected boundary values.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org