יום שישי, 9 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

פירוש נסתרים בנתונים טבולאריים

Conversational Task Disambiguation over Tabular Data: Leakage-Aware Formulation, Benchmark Suite, and Training
פירוש נסתרים בנתונים טבולאריים משתמש בדיאלוג כדי לפתור מידע חסר על משימה מיועדת. המחקר מציג מודל חדש לפירוש נסתרים ומדדים להערכת הצלחת המשימה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.10740v1 Announce Type: cross Abstract: Conversational task disambiguation over tabular data uses dialogue to resolve missing information about a user's intended task before producing a solution over tables or databases. Existing evaluation and training lack a leakage-aware foundation. Task success mixes the agent's disambiguation and solution-generation capabilities and can also reflect oracle leakage, that is, information that a user simulator reveals beyond what a real user would. Existing datasets also lack a shared representation of ambiguities and access boundaries. We introduce the notion of an ambiguous verifiable task, which formalizes ambiguities and resolutions, decomposing the agent into an asking policy and a solution policy, and the environment into an oracle and ve
קרא במקור המקורי