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大规模语言模型嵌入在表格数据深度学习中的应用
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将表格数据转化为文本，并利用预训练语言模型进行编码，克服了现有深度学习方法的局限性。实验结果显示，该方法在七个分类数据集上优于传统模型，具有重要的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，将表格数据转化为文本。
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该方法利用预训练语言模型进行编码，克服了现有深度学习方法的局限性。
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实验结果显示，该方法在七个分类数据集上优于传统模型。
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传统模型包括MLP、ResNet和FT-Transformer。
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该方法具有重要的应用潜力。
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