TAPEX (基础模型)

TAPEX是由Qian Liu，Bei Chen，Jiaqi Guo，Morteza Ziyadi，Zeqi Lin，Weizhu Chen，Jian-Guang Lou于 TAPEX: Table Pre-training via Learning a Neural SQL Executor 提出的。原始repo可以在 here 中找到。

模型描述

TAPEX（Table Pre-training via Execution）是一种概念简单而实证强大的预训练方法，可以为现有模型赋予表格推理能力。TAPEX通过学习一个神经SQL执行器来实现表格预训练，该执行器是通过自动生成可执行的SQL查询来获得的一个合成语料库。

TAPEX基于BART架构，即具有双向（类似BERT的）编码器和自回归（类似GPT的）解码器的变压器编码器-编码器（seq2seq）模型。

这个模型是在 WikiTableQuestions 数据集上微调的tapex-base模型。

预期用途

您可以使用该模型来回答关于复杂问题的表格问题。下面显示了一些可解答的问题（对应的表格未显示）：

如何使用

以下是在transformers中使用此模型的方法：

from transformers import TapexTokenizer, BartForConditionalGeneration
import pandas as pd

tokenizer = TapexTokenizer.from_pretrained("microsoft/tapex-base-finetuned-wtq")
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/tapex-base-finetuned-wtq")

data = {
    "year": [1896, 1900, 1904, 2004, 2008, 2012],
    "city": ["athens", "paris", "st. louis", "athens", "beijing", "london"]
}
table = pd.DataFrame.from_dict(data)

# tapex accepts uncased input since it is pre-trained on the uncased corpus
query = "In which year did beijing host the Olympic Games?"
encoding = tokenizer(table=table, query=query, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**encoding)

print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
# [' 2008.0']

如何评估

请查找评估脚本 here 。

BibTeX条目和引用信息

@inproceedings{
    liu2022tapex,
    title={{TAPEX}: Table Pre-training via Learning a Neural {SQL} Executor},
    author={Qian Liu and Bei Chen and Jiaqi Guo and Morteza Ziyadi and Zeqi Lin and Weizhu Chen and Jian-Guang Lou},
    booktitle={International Conference on Learning Representations},
    year={2022},
    url={https://openreview.net/forum?id=O50443AsCP}
}