介绍
我们引入了一个名为TabFact的大规模数据集(网站: : //tabfact.github.io/ ),该数据集由针对16573个Wikipedia表的117,854条手动注释的语句组成,它们的关系分为ENTAILED和REFUTED 。 完整的论文已通过openreview链接“ ”被接受。 在这个项目中,我们旨在挑战深度学习模型同时处理语义推理和符号推理的能力。
TabFact是第一个对结构化数据进行语言推理的数据集,其中涉及符号和语言方面的混合推理技能。 因此,我们提出了两个单独的模型,分别是Table-BERT和潜在程序算法来解决此任务,它们都有优点和缺点。 潜在程序算法(LPA)的简要架构如下所示:
Table-BERT的简要架构如下所示:
消息
我们的挑战赛已在上在线,请考虑将您的系统预测提交给挑战赛。 盲测输入位于挑战文件夹中,它包含大约9.6K语句,这些语句
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