Tapex Large Sql Execution

🚀 TAPEX（大型模型）

TAPEX是一种预训练方法，可赋予现有模型“表格推理”能力，通过学习神经SQL执行器实现表格预训练，在表格问答和事实验证等任务中表现出色。

🚀 快速开始

TAPEX由Qian Liu、Bei Chen、Jiaqi Guo、Morteza Ziyadi、Zeqi Lin、Weizhu Chen、Jian - Guang Lou在论文 TAPEX: Table Pre-training via Learning a Neural SQL Executor 中提出。原始代码仓库可在 此处 找到。

✨ 主要特性

模型描述

TAPEX（Table Pre - training via Execution）是一种概念简单且经验证效果显著的预训练方法，能让现有模型具备表格推理能力。TAPEX通过在一个合成语料库上学习神经SQL执行器来实现表格预训练，该语料库是通过自动合成可执行的SQL查询获得的。

TAPEX基于BART架构，这是一种Transformer编码器 - 解码器（seq2seq）模型，具有双向（类似BERT）编码器和自回归（类似GPT）解码器。

预期用途

你可以使用原始模型来模拟神经SQL执行，即使用TAPEX在给定表格上执行SQL查询。不过，该模型主要用于在有监督的数据集上进行微调。目前，TAPEX可以进行微调以处理表格问答任务和表格事实验证任务。可以在 模型中心 中查找针对你感兴趣的任务进行微调后的版本。

📦 安装指南

暂未提及安装相关内容。

💻 使用示例

基础用法

以下是如何在transformers库中使用该模型的示例：

from transformers import TapexTokenizer, BartForConditionalGeneration
import pandas as pd

tokenizer = TapexTokenizer.from_pretrained("microsoft/tapex-large-sql-execution")
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/tapex-large-sql-execution")

data = {
    "year": [1896, 1900, 1904, 2004, 2008, 2012],
    "city": ["athens", "paris", "st. louis", "athens", "beijing", "london"]
}
table = pd.DataFrame.from_dict(data)

# tapex accepts uncased input since it is pre-trained on the uncased corpus
query = "select year where city = beijing"
encoding = tokenizer(table=table, query=query, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**encoding)

print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
# ['2008']

微调说明

⚠️ 重要提示

此模型检查点仅用于模拟神经SQL执行（即使用TAPEX在给定表格上执行SQL查询），你不能使用此模型在下游任务上进行微调。可用于微调的模型在 此处。

💡 使用建议

这种将两种用途的模型分开的做法是由于BART large存在已知问题，建议读者查看 此评论 以获取更多详细信息。

📚 详细文档

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🔧 技术细节

暂未提及技术细节相关内容。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

BibTeX引用

@inproceedings{
    liu2022tapex,
    title={{TAPEX}: Table Pre-training via Learning a Neural {SQL} Executor},
    author={Qian Liu and Bei Chen and Jiaqi Guo and Morteza Ziyadi and Zeqi Lin and Weizhu Chen and Jian-Guang Lou},
    booktitle={International Conference on Learning Representations},
    year={2022},
    url={https://openreview.net/forum?id=O50443AsCP}
}