テキスト+表形式データに対する推論

Table Pretraining: 表形式を扱うフレームワークのサーベイ

  • Table Pretraining: A Survey on Model Architectures, Pretraining Objectives, and Downstream Tasks [37.4]
    テキストや画像の成功を受けて、テーブル事前学習フレームワークの急激な普及が提案されている。 表の事前訓練は通常、表とテキストの合同の事前訓練の形式を取る。 この調査は、異なるモデル設計の包括的なレビュー、事前学習の目的、およびテーブル事前学習のための下流タスクを提供することを目的としている。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 24 Jan 2022 15:22:24 GMT)
    • 表やテキスト構造へのDeep Learning適用のサーベイ。table question answeringやtable type recognitionといった表を含むドメインの問題やテーブルデータへのDeep Learning適用(TabTransformerやSAINT)が対象になっている。
    • この分野を概観するには良いが詳細を知るには挙げられた論文を読む必要がありそう。

Table-and-Text Open Domain QAに対するCARP(ChAincentric Reasoning and Pre-training Framework)

  • Reasoning over Hybrid Chain for Table-and-Text Open Domain QA [69.8]
    我々はChAin中心の推論と事前学習フレームワーク(CARP)を提案する。 CARPはハイブリッドチェーンを使用して、質問応答のための表とテキスト間の明示的な中間推論プロセスをモデル化する。 また,クロスモダリティ推論プロセスの同定において,事前学習モデルを強化するために,新しいチェーン中心の事前学習手法を提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Sat, 15 Jan 2022 16:11:55 GMT)