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PORTAL：通过内容特定的标记化实现可扩展的表格基础模型
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了PORTAL框架，解决了自监督学习在多域数据整合中的问题。该方法无需数据清理，能高效预训练在线数据集，并在复杂任务中表现出色，提升了数据集的扩展性。
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关键要点
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本研究提出了PORTAL框架，解决了自监督学习在多域数据整合中的问题。
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该方法无需数据清理，能够高效预训练在线数据集。
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PORTAL框架在复杂任务中表现出色，提升了数据集的扩展性。
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研究解决了现有自监督学习方法在处理多域数据时的整合困难和对数据清理的限制。
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