Tapas Mini
TAPASはTransformerアーキテクチャに基づくBERT型のモデルで、表データと関連テキストの処理用に設計され、自己教師付き方式でウィキペディアの表データで事前学習されています。
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは表形式の質問応答と表の含意タスクに最適化されており、表から情報を抽出し、表とテキストの関係を理解することができます。2種類の位置埋め込みバージョンを提供します:デフォルトの相対位置埋め込み(reset版)と絶対位置埋め込み(no_reset版)。
モデル特徴
表感知事前学習
マスク言語モデリングと中間事前学習段階を通じて、表構造とテキストの関連表現を専門的に学習します。
双位置埋め込みサポート
相対位置埋め込み(デフォルト)と絶対位置埋め込みの2種類のバージョンを提供し、さまざまな表処理のニーズに対応します。
弱教師付き学習
事前学習プロセスは完全に自動生成された表 - テキストペアに基づいており、人為的なアノテーションデータは必要ありません。
モデル能力
表データの理解
表形式の質問応答
表の含意判断
表 - テキスト関連分析
使用事例
スマート文書処理
財務諸表の質問応答
企業の財務諸表から、収益、利益などの指標に関する問い合わせに自動的に回答します。
表から数値情報を正確に抽出し、コンテキストを関連付けて説明することができます。
データ分析
研究データの検証
研究論文の記述が提供されたデータ表と一致するかどうかを検証します。
表データが与えられた記述を支持するか反駁するかを識別することができます。
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