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Applications of Large-scale Language Model Embeddings in Deep Learning on Tabular Data
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将表格数据转换为文本，并利用预训练的大规模语言模型进行编码，以克服现有表格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
- 本研究提出了一种新方法，将表格数据转换为文本，并利用预训练的大规模语言模型进行编码。
- 该方法克服了现有表格深度学习方法在处理数值和分类输入特征上的局限性。
- 实验结果显示，该方法在七个分类数据集上的性能优于传统模型，如MLP、ResNet和FT-Transformer。
- 该方法具有重要的应用潜力。
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