Neuro-symbolische KI schlägt Tabellenformatierungen automatisch vor

In der Welt der Tabellenkalkulationen ist die Erstellung von bedingten Formatierungen (CF) oft ein komplexer Prozess, der technisches Know‑How und Erfahrung mit speziellen Plattformen erfordert. Das neue System TaFo löst dieses Problem, indem es eine neuro‑symbolische Methode einsetzt, um CF‑Vorschläge für Tabellen zu generieren. Dabei werden sowohl die Auslöser der Regeln als auch die zugehörigen visuellen Formatierungen automatisch erlernt, ohne dass der Nutzer Beispiele oder natürliche Sprachanweisungen angeben muss.

TaFo kombiniert die Stärken von komponentenbasierten Synthesesystemen mit semantischem Wissen aus Sprachmodellen und verwendet eine Regel‑Ranking‑Methode, die Vielfalt bewahrt. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die sich ausschließlich auf strukturelle Formatierungen konzentrierten, berücksichtigt TaFo auch wertbasierte Formatierungen und macht die Formatierung vollständig vorhersehbar und automatisiert.

Bei der Evaluation wurde TaFo mit einem Korpus von 1,8 Millionen öffentlichen Arbeitsmappen getestet, die bereits CF‑Regeln und manuelle Formatierungen enthielten. Im Vergleich zu einer breiten Palette symbolischer und neuronaler Systeme zeigte TaFo deutlich bessere Ergebnisse: Es liefert präzisere, vielfältigere und vollständigere Formatierungsvorschläge und übertrifft die Konkurrenz um 15,6 % bis 26,5 % bei der Übereinstimmung mit den vom Nutzer hinzugefügten Referenzregeln.