# 表形式の質問応答

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。

TAPASは、表データと関連するクエリを処理するために特別に設計された、表ベースの事前学習言語モデルです。

TAPASは表データに基づく事前学習言語モデルで、表関連の自然言語タスクを処理するために特別に設計されています。

TAPASはBERTに似たTransformerモデルで、表形式の質問応答タスク用に設計されています。自己教師付き方式でウィキペディアの英語表コーパスで事前学習され、WikiSQLデータセットで微調整されています。

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は表ベースの事前学習言語モデルで、表データに関連するタスクを処理するために特別に設計されています。

このモデルはTAPASの大型バージョンで、順序質問応答(SQA)タスクでファインチューニングされ、表関連の質問応答シーンに適しています。

このモデルはTAPASの小型版で、WikiTable Questionsデータセットに特化して微調整され、表形式の質問応答タスクに使用されます。

TAPASはTransformerアーキテクチャに基づくBERT型モデルで、表形式のデータと関連するテキストを処理するために特別に設計されています。自己教師付き学習方式で、大量の英語のウィキペディアの表と関連するテキストで事前学習されています。

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Transformerベースの表形式の質問応答モデルで、自己教師付き方式でウィキペディアの英語の表データで事前学習し、WikiSQLデータセットで教師付き微調整を行います。

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。

このモデルはtapas-baseアーキテクチャに基づいており、表形式の入力に対して事前学習を最適化し、推論能力を強化しており、質問応答タスクに適しています。