यह शोधपत्र ST-Raptor का प्रस्ताव करता है, जो अर्ध-संरचित तालिकाओं के प्रश्नों के उत्तर देने के स्वचालन हेतु एक नवीन ढाँचा है, जिसका वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। अर्ध-संरचित तालिकाओं में जटिल लेआउट होते हैं, जैसे पदानुक्रमित शीर्षलेख और मर्ज किए गए कक्ष, जिससे मौजूदा NL2SQL, NL2Code, और बहु-मोडल LLM QA विधियों का उपयोग करके सटीक प्रश्नों का उत्तर देना मुश्किल हो जाता है। ST-Raptor जटिल लेआउट का प्रतिनिधित्व करने के लिए पदानुक्रमित ऑर्थोगोनल वृक्षों (HO-वृक्षों) का उपयोग करता है और बुनियादी वृक्ष संचालनों के माध्यम से LLM क्वेरी प्रसंस्करण को सक्षम बनाता है। यह उपयोगकर्ता क्वेरीज़ को उप-प्रश्नों में विघटित करता है, एक वृक्ष संचालन पाइपलाइन उत्पन्न करता है, और सटीक पाइपलाइन निष्पादन सुनिश्चित करने के लिए संचालन-तालिका संरेखण करता है। इसके अलावा, परिणामों की सटीकता बढ़ाने के लिए अग्रगामी और पश्चगामी सत्यापन का उपयोग किया जाता है। हम एक नए डेटासेट, SSTQA, जिसमें 102 वास्तविक अर्ध-संरचित तालिकाएँ और 764 प्रश्न शामिल हैं, का उपयोग करके अपने दृष्टिकोण के प्रदर्शन का मूल्यांकन करते हैं, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में 20% तक अधिक सटीकता प्राप्त होती है।
