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NormTab：通过表格数据规范化改进 LLMs 中的符号推理
该研究介绍了一种名为 NormTab 的新型框架，旨在通过规范化网页表格来提高大型语言模型在符号推理任务中的性能。实验证明，利用 NormTab 显著提高了符号推理性能，为增强基于大型语言模型的符号推理任务的重要性和有效性提供了充分的证据。
PDF11 days ago
Wiki-TabNER：通过命名实体识别推进表格解释
为了弥补现有评估数据集的不足，本研究构建了一个更具挑战性的数据集，并引入了一种新颖的问题，用于解决实体链接任务，即对单元格中的命名实体进行识别。最后，我们提出了一个提示框架，以评估新开发的大型语言模型在这一新的表格解释任务上的表现。
PDF4 months ago
EMNLPMATE: 表格 Transformer 效率的多视角注意力机制
使用稀疏注意力 Transformer 建构的 MATE 结构，可用于处理包含大量表格的网页文档。MATE 能够高效地处理表格的行列信息，并对涵盖超过 8000 个单元格的文档进行建模，同时在处理包含表格的大型文档时也表现出优越性。我们在三
PDF3 years ago
COLING用于网络问答的半结构化数据图形表示
本研究提出了一种基于图表示的网络数据表和列表的有效分类方法，通过预训练技术和推理技术来进行问答任务，显著提高了目前最先进技术的 F1 分数。
PDF4 years ago
WWW从 Web 表格中发现新实体
这篇研究提出一种方法，通过挖掘网络表格中的信息来发现知识库中尚未链接的实体和关系，从而补充和完善知识库。研究结果表明，该方法有效提高了精度并保持回收率稳定。
PDF4 years ago
AAAIColNet: 嵌入 Web 表格的语义，预测列类型
本文提出了一个名为 ColNet 的神经网络列类型注释框架，它能够集成知识库推理和查找，自动训练卷积神经网络进行预测，不仅考虑了单元格内上下文语义，还从多个单元格中学习了列语义的局部特征，并在基于 DBPedia 和两个不同的 Web 表格
PDF6 years ago
利用列关键词回答网络表查询
本文介绍了一种设计良好的结构化搜索引擎，它以每列的关键词描述为查询的关键词，并利用网络上的海量表格来回答查询，用图形化模型来映射多个表格，并基于句子共现、匹配和内容重叠来描述查询。实验结果表明，该引擎比基线 IR 方法有显著的提高。
PDF12 years ago