SALT-KG：一个面向企业表格语义感知学习的基准

在面向关系型预测的SALT基准（Klein et al., 2024）基础上，我们提出SALT-KG，一个面向企业表格语义感知学习的基准。SALT-KG对SALT进行扩展，将其多表交易数据与以元数据知识图谱（Metadata Knowledge Graph，OBKG）表示的结构化运营业务知识相链接，OBKG捕捉字段级描述、关系依赖与业务对象类型。这一扩展使评测能够覆盖对表格证据与上下文语义进行联合推理的模型——这是结构化数据上基础模型日益关键的能力。实证分析显示，虽然元数据派生特征在经典预测指标上带来适度改进，但这些特征一致地凸显了模型在关系语境中利用语义的能力缺口。通过把表格预测重构为语义条件推理，SALT-KG建立了一个推动扎根于声明性知识的表格基础模型发展的基准，为企业在结构化数据中实现语义关联表格迈出首个实证步骤。