TAPAS大型表格问答模型实现精准查询和复杂推理
TAPAS-large-finetuned-wtq是一个基于TAPAS架构的大型表格问答模型。该模型在WikiTable Questions数据集上微调,采用相对位置编码,支持复杂表格查询和推理。经过MLM和中间预训练,模型在SQA、WikiSQL和WTQ数据集上进行链式微调,在WTQ开发集达到50.97%的准确率。模型能够高效处理与表格相关的复杂问题,提供准确的表格信息提取功能。
TAPAS是一个强大的表格问答模型,由Google Research团队开发。本文介绍的是TAPAS的大型(large)版本,它在WikiTable Questions (WTQ)数据集上进行了微调,能够有效地回答与表格相关的问题。
这个模型有两个版本可供使用:
默认版本:使用相对位置嵌入,对应原始GitHub仓库中的tapas_wtq_wikisql_sqa_inter_masklm_large_reset
检查点。
非默认版本:使用绝对位置嵌入,对应tapas_wtq_wikisql_sqa_inter_masklm_large
检查点。
这两个版本在预训练和微调过程中采用了相同的步骤,只是在位置嵌入的处理上有所不同。
TAPAS的预训练包含两个阶段:
掩码语言建模(MLM):模型学习预测被随机遮盖的单词,从而获得表格和相关文本的双向表示。
中间预训练:通过预测句子是否被表格内容支持或反驳,增强模型的数值推理能力。
在预训练之后,模型经历了一系列微调步骤:
这种链式微调策略使模型能够逐步适应不同类型的表格问答任务。
在WTQ开发集上,TAPAS large模型展现了出色的性能:
这些结果显示,TAPAS large模型在表格问答任务上具有很强的能力。
TAPAS模型主要用于回答与表格相关的问题。它可以理解表格结构,并基于表格内容进行推理和回答。然而,用户应注意模型的局限性,如可能存在的偏见或对特定领 域知识的依赖。
模型还添加了一个归纳偏置,使其只选择同一列的单元格,这通过TapasConfig
的select_one_column
参数来实现。
总的来说,TAPAS large模型为表格问答任务提供了一个强大而灵活的解决方案,能够处理各种复杂的表格相关查询。
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