arXiv · Machine Learning· Liane Vogel, Kavitha Srinivas, Niharika D'Souza, Sola Shirai, Oktie Hassanzadeh, Horst Samulowitz·· 8 小时前AI 评分40
TEmBed：跨数据任务的通用表格嵌入基准测试
Towards Universal Tabular Embeddings: A Benchmark Across Data Tasks
AI 导读
TEmBed（Tabular Embedding Test Bed）提出统一基准，用于系统评估表格嵌入模型在不同数据任务中的表现。基准覆盖 cell、row、column 和 table 四个表示层级，评估多种表格表示学习模型，发现模型选择取决于具体任务和表示层级，为实际应用中的表格嵌入选型提供参考。
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