NeurIPS 2023 Spotlight | 基于超图的表格语言模型
本文从理论和实验的角度都证实了该方法能够学得表格鲁棒的,富有表达性的表示, 并在下游四个表格表示学习任务中取得了超越基线模型的表现。
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背景
然而,这类工作都假设表格是一个序列,忽略的表格本身结构特征。我们人在理解一个表格数据时并非一行一行的读下去,而是会按照表格的结构去理解,比如从表格标题,再到各个列名,然后到感兴趣的行和单元格。基于这样的背景,本文提出基于超图的表格语言模型将克服这些工作的缺陷,最大程度地保留表格的结构信息,以学得表格数据更好的表示。
动机
这样建模的好处是我们可以最大程度的保留表格的结构信息,我们总结了表格的结构信息有以下四类, 均可由超图保留下来。
表格是具有行列排列的不变性的特征。如上图,如果将表格的第一行和第三行交换,并不会影响表格的内容;同理,交换表格的第二列和第三列,也不会影响表格内容。而超图本身的不变性特征,可以天然地建模表格的这个特征。
来自同一行或者同一列的单元格具有天然的联系。如上图中,第一列的单元格都是足球俱乐部名称,而第一行的单元格,都是 Barcelona 这只球队的不同属性。超图模型将这些单元格连起来,可以自然地学得其联系。
表格是有层级结构的:从最细粒度的单元格,到中间粒度的行与列,再到最粗粒度的表格。我们的超图模型对于不同的层级都有对应的节点或者超图边。我们将中间粒度的行与列,以及粗粒度的表格都建模成了超图边,可以保留这样的层级结构。
来自同一列或者行的单元格之间的交互联系,是多边的交互关系,而并不是两两交互关系。这是我们使用超图来建模,而非用普通图模型的重要原因。在超图中,相互连接的节点被看作是一个集合(set),集合之间的交互式多边的,而非两两之间的关系。
方法
一是基于表格单元格污损的 ELECTRA [3] 预训练目标。我们将预训练的表格数据中的 15% 的的单元格随机替换成其他值,然后利用一个全连接层对所有的单元格进行二分类,判断单元格是否被污损。 二是基于超图结构破坏的对比学习(Contrastive Learning)的预训练目标。我们将建好的超图中 30% 的连接破坏掉,以形成对比学习中的正例。对于每个表格我们破坏两次形成两个正例,然后与同一个批(batch)中的其他表格作为负例进行对比,从而进行自监督学习。
实验
我们的 HYTREL 模型在所有任务上均获得列超越强基线模型的效果,其中在 ELECTRA 上预训练的模型在前三个任务中表现最好,而对比学习预训练模型在表格相似性预测中表现最好,可能的原因是对比学习的预训练目标函数本身包括了表格的相似性预测,从而使得用其训练的模型能更好的预测表格的相似性。 我们的 HYTREL 模型,在不经过预训练的时候,仍可以获得接近强基线模型的效果,这与之前的表格语言模型 TaBERT 形成了鲜明的对比。这从实证的角度证明了将表格结构纳入到表格语言模型的有效性。
总结和展望
参考文献
[1] Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems 30 (2017).
[2] Lee, Juho, et al. "Set transformer." (2018).
[3] Iida, Hiroshi, et al. "Tabbie: Pretrained representations of tabular data." arXiv preprint arXiv:2105.02584 (2021).
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