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Tapas Small

googleによって開発
TAPASはTransformerベースの表形式の質問応答モデルで、自己教師付き学習方式でウィキペディアの表と関連テキストで事前学習され、表の理解と質問応答タスクをサポートします。
ダウンロード数 41
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはマスク言語モデリングと中間事前学習により、表とテキストの双方向表現を学習し、表形式の質問応答や表内容の整合性判断などの下流タスクに適しています。

モデル特徴

表とテキストの統合理解
特殊な入力形式を通じて、扁平化された表と関連テキストを同時に処理し、両者間の関連表現を学習します。
中間事前学習の強化
追加の学習段階で数値推論に焦点を当て、モデルの表データに対する論理判断能力を向上させます。
二重位置符号化方式
相対位置(デフォルト)と絶対位置の2種類の符号化バージョンを提供し、異なる表構造のニーズに対応します。

モデル能力

表内容の理解
表形式の質問応答
表内容の整合性検証
数値推論

使用事例

スマート文書処理
財務諸表分析
財務諸表データに関する照会問題に自動的に回答します
知識ベースシステム
ウィキペディア表形式の質問応答
ウィキペディアの表に基づいてユーザーの質問に回答します
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