本文探讨了基于transformer模型在工业表格数据中的实体识别应用，提出了表格数据增强策略以提升性能。研究表明，表格的归纳偏差对模型收敛至关重要，并介绍了用于科学表格的实体链接数据集S2abEL，展示了其在实体链接任务中的优越表现。此外，提出了Tabular Entity Linking Lite模型，利用神经语言模型提升表格相关任务的性能。