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Tapas Base Finetuned Wtq

googleによって開発
TAPASはTransformerベースの表質問応答モデルで、ウィキペディアの表データで自己教師あり学習により事前学習され、WTQなどのデータセットでファインチューニングされています。
ダウンロード数 23.03k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは表内容に基づく質問に答えるために特別に設計されており、構造化された表から情報を抽出し数値推論を行うことができます。

モデル特徴

表認識事前学習
マスク言語モデリングと中間事前学習段階を通じて、表構造と数値関係を特別に学習
マルチタスクファインチューニング
SQA、WikiSQL、WTQの3つのデータセットで共同ファインチューニングし、汎化能力を強化
相対位置埋め込み
表セル位置リセットメカニズムを採用し、表構造をより適切に処理

モデル能力

表内容理解
表質問応答
数値推論
セル選択
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クエリに自動回答
WTQデータセットで46.38%の精度を達成
データクエリ
構造化データ検索
自然言語で表データベースを検索
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