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ACCIO：通过对比学习与聚合增强的表格理解
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种框架，用于揭示表格单元中的隐含知识，以生成高质量的表格摘要。通过训练教师语言模型并采用质量提升策略，我们验证了该框架在多个数据集上的有效性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的表格推理框架——问题-指明框架。
- 该框架旨在揭示表格单元中的隐含知识，以生成高质量的表格摘要。
- 为总结器提供可解释的指导。
- 通过引导教师语言模型进行训练，采用由粗到细的推理路径。
- 使用两种质量提升策略，有选择性地提炼高质量的知识给推理器。
- 验证了该框架在多个数据集上的有效性，包括新提出的InsTaSumm数据集。
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