# 弱教師付き事前学習

WSPAlignは大規模な弱教師付きスパン予測に基づく単語アライメント事前学習モデルで、複数の言語間の単語アライメントタスクをサポートします。

WSPAlignは大規模な弱教師付きスパン予測に基づく単語アライメント事前学習モデルで、複数の言語ペアの単語アライメントタスクをサポートします。

BERTアーキテクチャに基づく表形式質問応答モデルで、中間事前学習により数値推論能力を強化し、SQAデータセットで微調整を行った。

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。

TAPASは表質問応答タスク向けに最適化された小型Transformerモデルで、中間事前学習と複数データセットの連鎖的ファインチューニングにより表理解能力を実現

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。

BERTアーキテクチャに基づく表理解モデルで、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、表形式の質問応答と陳述検証タスクをサポートします。

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。

TAPASはBERTベースのTransformerモデルで、表データ処理に特化しており、ウィキペディア英語表で自己教師あり学習により事前学習され、TabFactデータセットでファインチューニングされています。与えられた文が表内容によって支持または反駁されるかを検証します。

Transformerアーキテクチャに基づく表形式の質問応答モデルで、自己教師付き方式で英語版ウィキペディアの表と関連テキストで事前学習されます。