该文综述表格识别深度学习进展：TableNet实现端到端表格检测与行提取；RobusTabNet检测边界并重建单元格；CascadeTabNet统一检测与结构识别；TABBIE通过损坏单元格检测预训练，嵌入单元格、行、列，性能领先且计算更省。

TABBIE是一种通过自我学习目标函数和预训练语言模型对表格进行建模的模型，可用于填充缺失的单元格等任务。该模型提供了所有表子结构的嵌入，并且计算时间较短。作者对模型的学习单元格、列和行的表示进行了质量分析，结果表明它可以理解复杂的表语义和数字趋势。

TABBIE是一种通过自我学习目标函数和预训练语言模型对表格进行建模的模型，可以理解复杂的表语义和数字趋势。该模型在基于表格的预测任务上达到了最先进的水平，并提供了所有表子结构的嵌入，计算时间也较少。