ASTRA：面向复杂表格问答的自适应语义树推理架构

表格序列化是大型语言模型在复杂表格问答中的关键瓶颈，受限于结构忽视、表示差距及推理不透明等问题。现有方法难以捕捉显式层次且缺乏模式灵活性。为此，本文提出 ASTRA 架构，包含 AdaSTR 与 DuTR 模块。AdaSTR 利用 LLM 的全局语义感知将表格重构为逻辑语义树，显式建模层次依赖并自适应优化构建策略；DuTR 则结合基于树搜索的文本导航与符号代码执行，实现语言对齐与精确验证。实验表明该方法在复杂表格基准上取得了最先进性能。