tapas-tiny-finetuned-wtq

TAPAS模型为WikiTable问题提供精准问答解决方案

TAPAS模型经过在WikiTable Questions数据集上的精细调优，提供多种版本以满足不同需求。利用相对和绝对位置嵌入选择，在表格问答任务中表现优异。模型通过掩码语言模型和中间预训练增强数值推理能力，并通过添加单元选择头和聚合头微调SQA、WikiSQL和WTQ数据集以提升问答性能。

表格问答Hugging FaceTAPAS预训练模型Github开源项目微调Huggingface

GitHub

Hugging Face

论文

项目介绍

tapas-tiny-finetuned-wtq 是一个基于 WikiTable Questions (WTQ) 微调的 TAPAS 微模型，该模型独特地结合了创新的表格问答功能。

模型背景

该模型有两个版本。默认版本是 tapas_wtq_wikisql_sqa_inter_masklm_tiny_reset，此版本结合了相对位置嵌入，即在每个表格单元格处重置位置索引。另一个版本是 no_reset，它使用绝对位置嵌入。

Tapas 模型本质上是一种类似于 BERT 的转化器模型，在大规模的英文数据集上以自监督的方式预训练。它不需要人为标注，而是通过自动化过程生成输入和标签，进行两种预训练目标：

掩蔽语言模型（MLM）：随机掩蔽输入中的 15% 单词，并要求模型预测这些被掩蔽的单词。
中间预训练：创建大量合成的训练数据样本，训练模型判断句子是否由表格内容支持或否定，促进数值推理能力。

使用用途

此模型主要用于针对表格的问题回答。用户可以通过 HuggingFace 平台上的文档获取相关使用代码示例。

训练过程

在训练过程中，文本会先被小写处理，并以 WordPiece 和大小为 30,000 的词汇表进行标记化。输入模型的格式为 [CLS] 问题 [SEP] 扁平化的表格 [SEP]。

模型微调使用 32 个 Cloud TPU v3 核心运行 50,000 步，每次处理 512 长度的序列，批量大小为 512。该过程大约需要十小时。优化器使用 Adam，学习率为 1.93581e-5，热身比率为 0.128960。微调还引入了偏移量，使模型只选择同列单元格，这在 TapasConfig 的 select_one_column 参数中得到体现。

结果表现

模型在不同设置下表现略有差异，具有重置功能的 TINY 版本在开发集上的准确率为 0.1039，而不重置版本为 0.0823。尽管它们的准确率较低，但在轻量级模型中，仍显示了其模型潜力。

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