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table generation
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从语言模型的参数化知识生成表格
通过评估四个最先进的大语言模型在生成结构化数据表方面的能力，本研究发现大语言模型在表格生成方面仍然存在挑战，GPT-4 的准确率最高为 19.6%。同时，研究还揭示了表格的各种属性（如大小、受欢迎程度和数值内容）如何影响生成性能，从而为未来
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18 days ago
ACL
预训练视觉语言模型实体知识的表格和图像生成
本文提出了一个基于表格和图像生成的任务来验证自然语言中获取的实体知识如何在视觉和语言模型中得以保留，其包括两部分，一是生成包含有关实体及相关图像的表格，二是基于实体及其知识表生成相关图像。我们使用英文维基百科文章的 170,000 个信息框
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a year ago
ACL
MultiTabQA：为多表问答生成表格答案
本文提出了一种新的多表问题回答模型，称作 MultiTabQA，除了回答多表问题外，还能生成表格回答。为了实现有效的训练，我们构建了一个包括 132,645 个 SQL 查询和表格回答的预训练数据集。通过引入不同严格程度的特定于表格的评估指
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a year ago
ACL
文本转表：一种新的信息提取方式
本文研究了信息提取的新问题 -- 文本到表格，通过学习文本 - 表格配对数据，训练模型以生成主要内容的表格。我们将其形式化为序列到序列问题，使用预训练语言模型 fine-tuned 后的 seq2seq 模型完成任务，并通过引入表格约束和表
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3 years ago
SIGIR
即时生成表格
提出了一个基于特征的方法，通过生成关系表回答查询来更好地满足实体相关的信息需求，包括实体排名、架构决策和值查找等三个子任务并给出实现方法。
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6 years ago
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