REaLTabFormer

一套用于表格和关系合成数据生成的自回归和 Seq2Seq（序列到序列）转换器模型

REaLTabFormer Transformer synthetic data tabular data GPT-2 Github 开源项目

REaLTabFormer使用Seq2Seq模型生成关系数据集，针对非关系数据采用GPT-2模型，直接建模任意独立观察的表格数据。通过生成父表和关系表，利用目标掩码和统计方法避免过拟合。实验结果表明其在捕捉关系结构方面优于基准模型，并在大型非关系数据集上实现了先进的预测效果。REaLTabFormer易于安装和使用，并提供样本验证器以提高生成数据的有效性和准确性。

Github

介绍相关项目

TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器

GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目

该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据，可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架，拥有很好的扩展性和易用性。

Tabular-data-generation - 开源表格数据生成工具库支持多种生成模型

GANGithub开源项目数据增强时间序列生成机器学习表格数据生成

Tabular-data-generation是一个开源的表格数据生成工具库,集成了GAN、TimeGAN、扩散模型和大语言模型等多种生成技术。通过简洁的API,研究人员可方便地生成高质量合成数据,应用于数据增强和隐私保护等领域。项目提供了完整的使用文档、实验设计和结果分析,为表格数据生成研究提供了有价值的参考资源。

be_great - 基于Transformer模型的真实表格数据生成工具

GReaTGithub合成数据生成开源项目数据填充生成真实表格数据预训练Transformer模型

GReaT是一个开源框架，利用预训练Transformer语言模型生成真实的表格数据。该工具提供简洁的API，支持数据生成和缺失值填充功能。GReaT适用于Python 3.9及以上版本，通过pip即可安装。这个项目为数据科学和机器学习研究提供了强大的数据生成工具，能够快速创建高质量的合成数据集。

tab-transformer-pytorch - 表格数据处理的注意力网络新突破

FT TransformerGithubPytorchTab Transformer亚马逊AI开源项目表格数据

Tab Transformer项目在Pytorch中实现了表格数据的注意力网络，性能接近GBDT。亚马逊最新研究称在实际表格数据集上使用注意力机制超越了GBDT。项目提供详细安装和使用说明，并包含改进的FT Transformer模型以供比较。

Tabulator AI - 智能表格生成平台助力数据管理效率提升

AI工具AI应用Tabulator AI关键词提取数据填充表格生成

Tabulator AI是一款智能表格生成工具，利用AI技术简化数据填充过程。支持自定义表格结构、创意变量和链接列，自动生成高质量行数据。适用于食谱整理、科幻世界构建等多种场景，提供创新数据管理解决方案。

table-transformer - 基于深度学习的表格提取与结构识别模型

GithubPubTables-1MTable Transformer开源项目深度学习目标检测表格提取

Table Transformer (TATR)是一种基于对象检测的深度学习模型,用于从PDF和图像中提取表格。该模型支持表格检测、结构识别和功能分析,并提供完整的训练和推理代码。TATR还发布了在PubTables-1M等大规模数据集上的预训练模型权重,有助于实现高精度的表格提取和分析。

rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集

GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据

RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术，同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包，RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持，是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。

Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化

Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能

此项目利用Alpaca-CoT平台，集合和整理多种表格智能任务的数据集，并对现有的大型语言模型进行微调，以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据，并开放训练模型，助力研究者复现及优化表格智能任务。

table-transformer-structure-recognition-v1.1-all - Table Transformer开源表格结构识别模型

GithubHuggingfaceTable Transformer开源项目文档分析模型深度学习表格识别计算机视觉

Table Transformer是一个开源的表格结构识别模型，基于DETR架构设计。该模型在PubTables1M和FinTabNet.c数据集上进行了预训练，采用'normalize before'设置优化了网络结构。Table Transformer能够准确检测文档中的表格，为表格结构分析提供了有力支持。项目提供了详细文档，便于研究人员和开发者进行深入研究和实际应用。

table-transformer-detection - Table Transformer：先进的文档表格检测模型

GithubHuggingfaceTable Transformer图像处理开源项目文档分析模型深度学习表格检测

Table Transformer是一个专门用于文档表格检测的开源模型。它基于DETR架构，在PubTables1M数据集上训练，能够有效地从非结构化文档中识别和定位表格。该模型采用Transformer结构，支持多种文档格式的处理。Table Transformer提供了简洁的API，方便开发者集成表格检测功能。凭借其在准确性和性能方面的优异表现，Table Transformer成为文档分析和信息提取领域的重要工具。

相关项目

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