# 表格問答

基於LayoutLM架構的金融表格問答模型，專門用於從金融表格中提取和回答結構化問題。

OmniTab是基於BART架構的表格問答模型，通過自然與合成數據預訓練實現少樣本表格問答能力

OmniTab是基於表格的問答模型，通過自然與合成數據預訓練實現少樣本表格問答能力。

TAPEX是一種通過神經SQL執行器學習的表格預訓練模型，專為表格問答任務設計。

TAPEX是一種通過神經SQL執行器學習實現表格預訓練的模型，基於BART架構，專為表格推理任務設計。

TAPEX是一種通過神經SQL執行器學習實現表格預訓練的模型，基於BART架構，專為表格推理任務設計。

TAPEX是一種通過神經SQL執行器學習的表格預訓練模型，基於BART架構，專為表格推理任務設計。

該模型是TAPAS的小型版本，經過中間預訓練並在SQA數據集上微調，適用於對話場景下的表格問答任務。

TAPAS是一個基於Transformer的表格問答模型，通過自監督學習在維基百科表格數據上預訓練，並在WTQ等數據集上微調。

該模型是TAPAS的小型版本，專門針對WikiTable Questions數據集進行微調，用於表格問答任務。

該模型是TAPAS的大型版本，經過順序問答(SQA)任務的微調，適用於表格相關的問答場景。

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英文表格數據上預訓練，支持表格問答和蘊含判斷任務。

TAPEX是一種通過神經SQL執行器學習的表格預訓練模型，能夠處理表格推理任務。

該模型是基於TAPAS架構的中型表格問答模型，在WikiTable Questions數據集上微調，適用於表格數據問答任務。

TAPEX-large是基於表格數據預訓練的大型語言模型，專門針對表格問答任務進行了微調。它通過神經SQL執行器實現表格理解，能夠回答關於表格內容的自然語言問題。

TAPAS是基於BERT的Transformer模型，專為表格問答任務設計，通過自監督方式在維基百科英文表格數據上預訓練，支持弱監督表格解析。

TAPAS是一個針對表格問答任務優化的微型Transformer模型，通過中間預訓練和多數據集鏈式微調實現表格理解能力

TAPEX-large是基於WikiSQL數據集微調的表格問答模型，能夠理解自然語言問題並基於表格數據生成SQL查詢或直接回答。

TAPAS迷你模型是經過中間預訓練並在SQA數據集上微調的表格問答模型，採用相對位置嵌入技術。

該模型是基於TAPAS架構的迷你版本，專門針對WikiTable Questions (WTQ)數據集進行微調，用於表格問答任務。

基於BERT架構的表格理解模型，通過自監督方式在維基百科表格數據上預訓練，支持表格問答和陳述驗證任務

TAPAS是一個基於表格的預訓練語言模型，專門用於處理表格數據相關的任務。

TAPAS（Table Parsing）是谷歌開發的基於表格數據的預訓練語言模型，專門用於處理表格相關任務。

TAPAS (Table Parser) 是谷歌研究開發的基於表格的預訓練語言模型，專門用於處理表格數據和自然語言查詢。

TAPAS是一種基於表格數據的問答模型，該微型版本在SQA數據集上微調，適用於對話場景下的表格問答任務。

基於Transformer架構的表格問答模型，通過自監督方式在英文維基百科表格及關聯文本上預訓練

TAPAS是基於Transformer架構的BERT類模型，專為處理表格數據及相關文本設計，通過自監督方式在維基百科表格數據上預訓練。

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英文表格數據上預訓練，並在WikiSQL數據集上監督微調。

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。

基於BERT架構的表格問答模型，通過中間預訓練增強數值推理能力，在SQA數據集上微調完成

TAPAS是一個基於表格的預訓練語言模型，專門用於處理表格數據和相關查詢。

TAPAS是一個基於表格數據的預訓練語言模型，專門用於處理表格相關的自然語言任務。

TAPAS是一種基於表格的問答模型，通過預訓練和微調處理表格數據的對話式問答任務。

TAPEX是一種通過神經SQL執行器學習實現表格預訓練的模型，基於BART架構，專為表格問答任務設計。

TAPAS是基於Transformer架構的BERT類模型，專門用於處理表格數據及相關文本，通過自監督方式在海量英文維基百科表格及關聯文本上預訓練而成。

TAPAS是一種類似BERT的Transformer模型，專為表格問答任務設計，通過自監督方式在維基百科英文表格語料庫上進行預訓練，並在WikiSQL數據集上微調。

該模型基於tapas-base架構，針對表格輸入進行了預訓練優化，增強了推理能力，適用於問答類任務。