如何让LLM更准确的理解复杂表格

大模型理解复杂表格中的跨行（row spanning）和跨列（column spanning）（即合并单元格）一直是难点，因为LLM本质上是处理一维序列的模型，而合并单元格会破坏规则的行列网格结构，导致模型容易误解单元格的归属和范围。

下面详细解释大模型在处理这类结构时的机制、常见问题，以及当前主流的解决方案。

1. 合并单元格带来的核心挑战

• 结构歧义：一个合并单元格同时属于多个行/列，但序列化后它只出现一次，模型需要“记住”这个值要填充到哪些位置。
• 注意力混乱：LLM的注意力机制可能无法正确推断合并单元格的覆盖范围，尤其在表格较大时。
• 常见错误：模型会把合并单元格的值只归属到它实际出现的那个位置，导致跨行/列的语义丢失。例如，把一个跨两列的标题只理解成左边一列的。

2. 大模型当前主要的理解方式（按输入格式分类）

(1) HTML格式（最推荐，能部分保留合并信息）

HTML是目前处理合并单元格效果最好的序列化方式，因为它显式标注了rowspan和colspan。

示例：

HTML

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<table>
  <tr>
    <th rowspan="2">年份</th>   <!-- 跨2行 -->
    <th colspan="2">销量</th>   <!-- 跨2列 -->
  </tr>
  <tr>
    <th>国内</th>
    <th>国外</th>
  </tr>
  <tr><td>2024</td><td>100</td><td>200</td></tr>
  <tr><td>2025</td><td>150</td><td>250</td></tr>
</table>

大模型如何理解：

• 在预训练阶段见过海量HTML网页，学会了rowspan/colspan的含义。
• 当前顶级模型（如GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5、Qwen2-VL）在看到rowspan=”2”时，大概率能正确推断该单元格的值适用于下面2行。
• 实验证据：2024年的TableLlama和Binder基准测试显示，使用完整HTML输入时，合并单元格理解准确率可达80-90%，远高于其他格式。

局限：仍不完美，尤其是合并层级深、跨度大时，模型偶尔会“遗忘”或误填。

(2) Markdown表格（几乎无法表达合并）

普通Markdown表格完全不支持rowspan/colspan，只能用重复值近似模拟（如把“年份”在每行都写一遍）。

结果：模型完全无法感知真正的合并结构，理解效果最差。

(3) 显式坐标 + 范围标注 + 解读（人工增强，最可靠）

为了强制模型正确理解，常在输入中添加显式说明：

示例增强版：

text

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表格结构（5行4列）：
- 单元格(1,1): "年份", rowspan=2, colspan=1
- 单元格(1,2): "销量", rowspan=1, colspan=2
- 单元格(2,2): "国内"
- 单元格(2,3): "国外"
...

或者用线性化+范围描述：

text

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合并单元格说明：
- "年份" 位于第1行第1列，垂直跨2行
- "销量" 位于第1行第2列，水平跨2列

这种方式几乎100%让模型正确理解，但需要额外预处理步骤。

(4) 多模态模型直接“看”图像/PDF表格

对于从图片或PDF提取的复杂表格：

• 使用LayoutLMv3、Donut、Table Transformer、TabPedia、Qwen2-VL、GPT-4o等视觉模型先检测合并单元格结构，输出带rowspan/colspan的HTML或JSON。
• 再把结构化结果喂给LLM理解。
• 优势：视觉模型专门训练检测合并边界，准确率高（当前SOTA >95%）。
• 代表工具：Unitable、TableMaster、GPT-4o的PDF理解。

3. 高级框架如何更好处理合并单元格

• Chain-of-Table：在每一步操作前，先让模型“规范化”表格（把合并单元格填充成重复值），生成一个无合并的规则网格，再进行后续推理。彻底避免合并歧义。
• Binder / ReAcTable：使用外部程序（如Pandas）先解析HTML，填充合并值后生成规则表格，再喂给LLM。
• Table-Tuning模型：在微调阶段加入大量带合并单元格的指令数据，模型学会自动“脑补”填充。

总结对比：各种方式处理跨行跨列的效果

结论： 当前大模型理解复杂跨行跨列的最佳方式是优先使用带rowspan/colspan的HTML输入，或者用视觉模型/外部工具先解析并填充合并值。单纯靠模型自己“猜”仍不稳定，但结合上述方法，已能在大多数实际场景中可靠处理复杂合并表格。

如果你有具体的复杂表格例子（尤其是带合并的），可以贴出来，我可以演示不同输入格式下模型会如何理解！