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Tapas Small

由google開發
TAPAS是一種基於Transformer的表格問答模型,通過自監督方式在維基百科表格及關聯文本上預訓練,支持表格理解和問答任務。
下載量 41
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型通過掩碼語言建模和中間預訓練學習表格與文本的雙向表徵,適用於表格問答和表格內容一致性判斷等下游任務。

模型特點

表格與文本聯合理解
通過特殊輸入格式同時處理扁平化表格和關聯文本,學習兩者間的關聯表徵。
中間預訓練增強
額外訓練階段專注於數值推理,提升模型對錶格數據的邏輯判斷能力。
雙位置編碼方案
提供相對位置(默認)和絕對位置兩種編碼版本,適應不同表格結構需求。

模型能力

表格內容理解
表格問答
表格內容一致性驗證
數值推理

使用案例

智能文檔處理
財務報表分析
自動回答關於財務報表數據的查詢問題
知識庫系統
維基百科表格問答
基於維基百科表格回答用戶問題
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