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HGT: 利用异构图增强的大型语言模型进行少样本复杂表格理解
通过 HGT 框架，利用异构图增强的大型语言模型来处理少样本的表格理解任务，并通过多任务预训练方案以及三个新颖多粒度自监督异构图预训练目标来处理复杂表格，实验证明了 HGT 的有效性，并在多个基准测试中胜过 SOTA。
PDF3 months ago
大型语言模型在表格数据上的应用 -- 综述
综述中介绍了大规模语言建模在表格数据建模相关任务中的应用，包括预测、表格数据合成、问答和表格理解。通过归纳最新进展和总结数据集、度量标准和方法论，本综述发现了现有领域文献的优势、局限性、未开发的领域和研究间隙，并提供了相关代码和数据集的参考
PDF4 months ago
ICLR基于内容相关性的表格问答问题噪声减少
通过用 CABINET 框架抑制无关信息并利用一个弱监督模块生成解析语句来衡量表格内容的相关性，大型语言模型 (LLMs) 可集中在相关的表格数据上，从而在表格问答任务中显著优于其他方法。
PDF5 months ago
EMNLP使用 TabT5 进行表格到文本生成和预训练
TABT5 是编码器 - 解码器模型，可以生成基于表格和文本输入的自然语言文本，结合表格特定的嵌入和预训练，成功地克服了编码器的限制，并在多个领域取得了最新的最佳结果。
PDF2 years ago
ACLTableFormer：表格文本编码的鲁棒 Transformer 建模
提出了一种结构完整和鲁棒性强的表格文本编码架构 TableFormer，通过可学习的注意力偏置完全融合了表格结构偏差，进一步强化了对表格的理解能力，在 SQA、WTQ 和 TabFact 等表理解数据集方面优于强基线，尤其在面对具有答案不变
PDF2 years ago
KDDTUTA：树形 Transformer 用于通用结构表预训练
本文提出 TUTA，一种有助于理解结构化表格的统一预训练架构，通过强化 transformers 模型的三种新型结构感知机制，采用一个二维坐标树结构来描述表格的空间和层次信息，并采用基于树的注意力和位置嵌入来更好地捕捉表格的空间和层次信息，
PDF4 years ago
ACLTaBERT: 文本和表格数据联合理解的预训练
该论文提出了一种在语言模型中加入（半）结构化表格信息的方法，并在语义解析任务上取得了新的最佳结果。
PDF4 years ago