ACCIO：通过聚合对比学习增强表格理解
计算与语言
2024-11-08 v1 数据库
摘要
利用近期自然语言模型进行表格理解的关注度日益增长。然而，大多数相关作品倾向于直接学习表格的结构。正如人类通过比较句子来提高对句子的理解一样，他们也可以通过比较表格来增强理解。基于这一思路，在本文中，我们提出了 ACCIO（tAble understanding enhanCed via Contrastive learnIng with aggregatiOns），一种通过对比原始表格与其枢纽摘要来增强表格理解的新方法。ACCIO 训练一个编码器将这些表格对拉近。通过列类型标注的验证，ACCIO 取得了与最先进方法相当的性能，宏 F1 分数达到 91.1。这项工作代表了首次利用表格对进行表格嵌入的尝试，有望在表格理解方面取得重大进展。我们的代码可在 https://github.com/whnhch/ACCIO/ 获取。
引用
@article{arxiv.2411.04443,
title = {ACCIO: Table Understanding Enhanced via Contrastive Learning with Aggregations},
author = {Whanhee Cho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.04443},
year = {2024}
}