摘要

表格数据（如网页表格）的实用性在很大程度上取决于对其语义的理解。本研究专注于无元数据表格的列类型预测。与传统的基于词汇匹配的方法不同，我们提出了一种深度预测模型，该模型能够充分利用表格的上下文语义，包括通过混合神经网络（Hybrid Neural Network, HNN）学习到的表格局部特征，以及通过知识库（Knowledge Base, KB）查询和回答算法学习到的列间语义特征。该模型不仅在单个表格集上表现出良好的性能，在从一个表格集转移到另一个表格集时也表现优异。