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提出面向LLM的紧凑公式感知电子表格抽象方法

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AI 综述

Tie Cheng等人提出一种面向大语言模型的紧凑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表示大块同质区域,并在提交详细内容前先提供给模型。 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,研究称它能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。

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报道时间线

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11月4日
  1. arXiv · cs.AI
    面向大语言模型的紧凑公式感知电子表格抽象方法

    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。

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