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Tapas Base Finetuned Wikisql Supervised

googleによって開発
TAPASはBERTベースのTransformerモデルで、表質問応答タスク向けに設計されており、ウィキペディア英語表データで自己教師付き事前学習され、弱教師付き表解析をサポートします。
ダウンロード数 737
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を通じて表と関連テキストの双方向表現を学習し、表ベースの質問応答タスクに適しており、セル選択と集計操作をサポートします。

モデル特徴

二段階事前学習
マスク言語モデリングと中間事前学習を組み合わせ、表の数値推論能力を強化
相対位置埋め込み
表の各セルで位置インデックスをリセットし、表構造の理解を最適化
統合ファインチューニング
SQAとWikiSQLデータセットでセル選択ヘッドと集計ヘッドを統合訓練

モデル能力

表質問応答
表内容解析
セル選択
数値集計計算

使用事例

ビジネスインテリジェンス
財務諸表分析
財務諸表データに関する自然言語質問に自動回答
特定の指標を正確に抽出し、合計などの集計操作を実行可能
データクエリ
データベース自然言語インターフェース
自然言語質問を表クエリ操作に変換
SQL知識不要でSQL類似のクエリ機能をサポート
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