SPACE-T表格问答预训练模型-中文-通用领域-base 训练数据参数生成问题

在提供的知识库资料中，并没有直接详细说明SPACE-T表格问答预训练模型中bertindex_knowledge和header_knowledge这两个参数具体是通过什么算法生成的。不过，可以基于BERT模型及表格问答技术的一般原理进行合理推测。

推测分析：

1. bertindex_knowledge: 这个参数名称暗示了它与BERT模型的索引化过程相关。在BERT或其他类似的预训练语言模型中，文本数据通常会被转换成模型能够理解的数字序列（即token IDs），这一过程涉及使用词嵌入或子词嵌入技术。对于特定领域的知识增强，可能会采用一种策略，将领域内的专有名词、关键词等映射到BERT的词汇表中，或者扩展BERT的词汇表来包含这些特定知识项。因此，bertindex_knowledge可能是指通过某种映射或编码算法，将外部知识库中的实体、概念与BERT的token索引关联起来，以便模型能够更好地理解和利用这些知识。

2. header_knowledge: 从上下文推断，这很可能与表格数据的结构化信息处理有关，特别是表格的表头部分。在表格问答场景下，表头是理解表格内容的关键，因为它定义了每一列数据的含义。为了使模型能够理解并利用表头信息，header_knowledge可能通过一个预处理步骤生成，该步骤涉及识别表头中的关键词、标签或类别，并将其转化为模型可理解的形式。这可能包括使用命名实体识别(NER)、词性标注(POS)等自然语言处理技术来解析表头，然后将这些解析结果编码为模型输入的一部分，以指导模型在回答问题时考虑表格的结构特征。

综上所述，尽管确切的生成算法未在参考资料中明确指出，但根据BERT模型的应用实践和表格问答任务的需求，可以推测bertindex_knowledge和header_knowledge分别涉及到将外部知识融入BERT模型的索引体系以及对表格表头的结构化信息处理，从而提升模型在特定领域和表格数据上的理解能力。