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脸书开发了一个经预训练的模型TaBERT，可以理解自然语言的句子，并且从表格查询结果，以回答自然语言句子的提问，TaBERT能够回答像是“哪个 的GDP 高？”这类的问题。研究人员提到，TaBERT是 个跨结构化与非结构化资料的预训练方法，克服了查询对应到数据库表格结构的挑战。
Facebook has developed a pre trained model, tabert, which can understand natural language sentences and query results from tables to answer questions about natural language sentences. Tabert can answer questions like "which country has the highest GDP?" This kind of problem. Researchers mentioned that tabert is the first pre training method across structured and unstructured data, which overcomes the challenge of query corresponding to database table structure.
自然语言处理的改进，无论是网络搜索还是人工智能助理的查询，都能拥有更好的人机交互体验，而大规模预训练语言模型，在近期机器理解自然语言文本，扮演了重要的角色。TaBERT则是运用了预训练技术，连接自然语言理解和结构化资料查询，研究人员提到，TaBERT可以让数字助理更精确地回应“下午的气温几度？”和“太平洋西北地区有多少人口？”等问题，因为TaBERT可从各种数据库或是表格中找到答案。
Facebook使用2600万张表格和相关英语句子来训练TaBERT。研究人员表示，以前的预训练语言模型只使用自由格式的自然语言文本训练模型，这使得模型只能处理自然语言格式的任务，但不能处理需要推理自然语言和数据库的问题。
脸书以两个常用的基准资料集进行实验，分别是用于监督式文本转SQL任务的Spider资料集，以及弱监督式解析任务的WikiTableQuestions资料集，脸书提到，弱监督式学习会比监督式学习更具挑战性，因为解析器无法取得标签查询，而且必需要探索非常大的查询搜索空间。实验结果显示，无论是弱监督式或是监督式任务，TaBERT的结果都更好，而且也证明使用表格和语言资料进行预训练，是可行且有效的方法。
TaBERT以语言处理模型BERT为基础，研究者以自然语言查询和表格为输入，使TaBERT学习句子和数据库的上下文表示，该表示也可用于其他神经网络的下游，生成数据库命令
[IG粉丝网] https://www.xianfarm.com研究人员提到，TaBERT可以被应用在事实核实和验证应用程序中，因为第三方事实核实单位，通常也是依赖已经存在的静态知识库资料，而TaBERT可以将查询对应到相关数据库中，因此不仅能够验证事实，也能参照相关数据库给出解释。
Researchers mentioned that tabert can be used in fact verification and verification applications, because third-party fact verification units usually rely on existing static knowledge base data, and tabert can map queries to relevant databases, so it can not only verify facts, but also give explanations referring to relevant databases.
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