tabular data

3 items

RESEARCHarXiv CS.AI·16/04/2026

ReSS: Learning Reasoning Models for Tabular Data Prediction via Symbolic Scaffold

ReSS est un cadre qui relie les modèles de raisonnement symboliques et neuronaux pour la prédiction de données tabulaires, visant à la fois une grande précision et un raisonnement compréhensible. Il exploite des arbres de décision pour extraire des échafaudages symboliques qui guident un LLM à générer un raisonnement en langage naturel, utilisé ensuite pour l'affinement des LLM spécialisés dans le raisonnement tabulaire.

machine learning Explainable AI tabular data large language models

RESEARCHarXiv CS.LG·15/04/2026

Schema-Adaptive Tabular Representation Learning with LLMs for Generalizable Multimodal Clinical Reasoning

Cette recherche introduit le "Schema-Adaptive Tabular Representation Learning", une méthode novatrice qui utilise les grands modèles linguistiques (LLM) pour créer des embeddings tabulaires transférables. En transformant les variables structurées en déclarations sémantiques en langage naturel, elle permet un alignement "zero-shot" sur des schémas de DSE variés en médecine clinique sans ingénierie de caractéristiques manuelle.

Clinical Reasoning LLMs tabular data healthcare AI

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 6j

Geometry-Aware Tabular Diffusion

La diffusion tabulaire sensible à la géométrie (GATD) est introduite pour la synthèse tabulaire, améliorant les dénoiseurs avec des angles et des longueurs appariés issus des différences de valeurs de colonne. Elle atteint des performances de pointe avec moins de paramètres, réduisant les erreurs et démontrant que la supervision relationnelle explicite est la clé du gain.

Diffusion Models data synthesis deep learning machine learning