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“哪个国家的GDP最高？”这类的问题。研究人员提到，TaBERT是第一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开发新模型TaBERT可理解自然语言并从表格查资料
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“哪个国家的GDP最高？”这类的问题。研究人员提到，TaBERT是第一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。 …
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