Анализ страницы https://table-representation-learning.github.io/ACL2025
Основное Готовность: 95%
Домен
table-representation-learning.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
https://table-representation-learning.github.io/ACL2025
301 MovedPermanently
https://table-representation-learning.github.io/ACL2025/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 06.11.2026 14:25:11.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,42сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,42сек оптимальна.
Объем документа
121Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 121Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 10
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 10 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | /static/css/bootstrap.min.css |
| stylesheet | text/css | /static/css/font-awesome.min.css |
| stylesheet | text/css | /static/css/main.css |
| stylesheet | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-TNBXJN1Y5L | |
| js | text/javascript | /static/js/jquery.min.js |
| js | text/javascript | /static/js/bootstrap.min.js |
| js | text/javascript | /static/js/moment.js |
| js | text/javascript | /static/js/moment-timezone.js |
| js | text/javascript | /static/js/timezones.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "68ebc551-1e7dc" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4FC8:126FE6:1C59D8:1E85B4:6A8976E2 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 10:16:02 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270079-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787393762.328538,VS0,VE119 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 81ed07ed205aa8c8da467410b114892c847886db |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 50%
Title
Table Representation Learning Workshop
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 38, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
TRL Workshop ---
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 16, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
workshop,
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 6
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:title | Table Representation Learning Workshop |
| og:url | https://table-representation-learning.github.io |
| og:description | TRL Workshop --- |
| og:site_name | Table Representation Learning Workshop |
| og:image | |
| og:image:url |
Все мета-теги
Кол-во: 12
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 12шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | keywords | workshop, |
| name | description | TRL Workshop --- |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:title | Table Representation Learning Workshop |
| name | twitter:description | TRL Workshop --- |
| property | og:title | Table Representation Learning Workshop |
| property | og:url | https://table-representation-learning.github.io |
| property | og:description | TRL Workshop --- |
| property | og:site_name | Table Representation Learning Workshop |
| property | og:image | |
| property | og:image:url |
Оптимизация Готовность: 77%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в одном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Абзацев с текстом 3 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 4 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 104 достаточно.
Кол-во знаков контента 43742 на странице оптимально.
Кол-во слов 6011 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 5. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 13.
Тошнота
10,05
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
74,23%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| tabular | 101 | 1,68% |
| learning | 61 | 1,01% |
| models | 52 | 0,87% |
| language | 34 | 0,57% |
| university | 31 | 0,52% |
| representation | 25 | 0,42% |
| generation | 21 | 0,35% |
| text-to-sql | 20 | 0,33% |
| andreas | 20 | 0,33% |
| training | 18 | 0,30% |
| mueller | 18 | 0,30% |
| transformers | 17 | 0,28% |
| reasoning | 16 | 0,27% |
| inference | 16 | 0,27% |
| curino | 16 | 0,27% |
| mothernet: | 15 | 0,25% |
| hyper-network | 15 | 0,25% |
| ramakrishnan | 15 | 0,25% |
| retrieval | 14 | 0,23% |
| research | 13 | 0,22% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 239 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 28
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
На странице присутствуют внутренние ссылки с пустым анкором: 1!
Внутренних ссылок на странице 28 оптимально.
На странице присутствуют изображения 4.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Пустой анкор
|
|
| / |
<b>TRL</b>@ACL'25
|
|
| /ACL2025 |
ACL2025
|
|
| /NeurIPS2024 |
NeurIPS2024
|
|
| /NeurIPS2023 |
NeurIPS2023
|
|
| /../../assets/papers/analysis_of_the_attention_in_t.pdf |
Analysis of the Attention in
Tabular
Language Models
|
|
| /assets/papers/transfer_learning_with_deep_ta.pdf |
Transfer Learning with Deep
Tabular
Models
|
|
| /assets/papers/stable_table_generation_framew.pdf |
STable: Table Generation
Framework
for
Encoder-Decoder Models
|
|
| /assets/papers/tabpfn_a_transformer_that_solv.pdf |
TabPFN: A Transformer That
Solves
Small
Tabular Classification Problems in a Second
|
|
| /assets/papers/towards_parameter_efficient_au.pdf |
Towards Parameter-Efficient
Automation
of Data Wrangling Tasks with Prefix-Tuning
|
|
| /assets/papers/saint_improved_neural_networks.pdf |
SAINT: Improved Neural Networks
for
Tabular Data via Row Attention and Contrastive Pre-Training
|
|
| /assets/papers/generic_entity_resolution_mode.pdf |
Generic Entity Resolution
Models
|
|
| /assets/papers/towards_foundation_models_for_.pdf |
Towards Foundation Models for
Relational Databases
|
|
| /assets/papers/diffusion_models_for_missing_v.pdf |
Diffusion models for missing value imputation in tabular data
|
|
| /assets/papers/stab_self_supervised_learning_.pdf |
STab: Self-supervised Learning
for
Tabular Data
|
|
| /assets/papers/caspr_customer_activity_sequen.pdf |
CASPR: Customer Activity
Sequence
based
Prediction and Representation
|
|
| /assets/papers/conditional_contrastive_networ.pdf |
Conditional Contrastive
Networks
|
|
| /assets/papers/self_supervised_representation.pdf |
Self-supervised Representation Learning Across Sequential and Tabular Features Using Transformers
|
|
| /assets/papers/the_need_for_tabular_represent.pdf |
The Need for Tabular
Representation
Learning: An Industry Perspective
|
|
| /assets/papers/stunt_few_shot_tabular_learnin.pdf |
STUNT: Few-shot Tabular Learning
with
<span class="paper-authors">Self-generated Tasks from Unlabeled Tables</span>
|
|
| /assets/papers/tabular_data_generation_can_we.pdf |
Tabular Data Generation: Can We
Fool
XGBoost?
|
|
| /assets/papers/sima_federating_data_silos_usi.pdf |
SiMa: Federating Data Silos using
GNNs
|
|
| /assets/papers/self_supervised_pre_training_f.pdf |
Self Supervised Pre-training for
Large Scale Tabular Data
|
|
| /assets/papers/rotar_efficient_row_based_tabl.pdf |
RoTaR: Efficient Row-Based Table
Representation Learning via Teacher-Student Training
|
|
| /assets/papers/mapqa_a_dataset_for_question_a.pdf |
MapQA: A Dataset for Question
Answering on Choropleth Maps
|
|
| /assets/papers/met_masked_encoding_for_tabula.pdf |
MET: Masked Encoding for Tabular
Data
|
|
| /assets/papers/active_learning_with_tabular_l.pdf |
Active Learning with Table
Language
Models
|
|
| /assets/papers/structural_embedding_of_data_f.pdf |
Structural Embedding of Data
Files
with MAGRITTE
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 185
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 185 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| sites.google.com |
AI for Tabular Data workshop at EurIPS in 2025!
|
| forms.gle |
signup here
|
| bsky.app |
@trl-research
|
| discord.com |
TRL Discord
|
| openreview.net |
https://openreview.net/group?id=aclweb.org/ACL/2025/Workshop/TRL
|
| groups.google.com |
table-representation-learning-workshop@googlegroups.com
|
| madelonhulsebos.com |
<img class="people-pic" src="/assets/people/mh.jpg">
|
| madelonhulsebos.com |
Madelon Hulsebos
|
| siviltaram.github.io |
<img class="people-pic" src="/assets/people/ql.png">
|
| siviltaram.github.io |
Qian Liu
|
| shuaichenchang.github.io |
<img class="people-pic" src="/assets/people/ShuaichenChang.jpg">
|
| shuaichenchang.github.io |
Shuaichen Chang
|
| wenhuchen.github.io |
<img class="people-pic" src="/assets/people/wc.jpg">
|
| wenhuchen.github.io |
Wenhu Chen
|
| u.osu.edu |
<img class="people-pic" src="/assets/people/hs.jpg">
|
| u.osu.edu |
Huan Sun
|
| cis.upenn.edu |
Dan Roth
|
| taoyds.github.io |
Tao Yu
|
| mp2893.com |
Edward Choi
|
| eisenjulian.github.io |
Julian Eisenschlos
|
| cis.upenn.edu |
Invited talk by Dan Roth: On Retrieving & Reasoning LLMs: Myths, Merits, and How to Move Forward
|
| openreview.net |
Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method
|
| openreview.net |
Something's Fishy in the Data Lake: A Critical Re-evaluation of Table Union Search Benchmarks
|
| openreview.net |
In-context learning of Soft Nearest Neighbor Classifiers for Intelligible Tabular Machine Learning
|
| taoyds.github.io |
Invited Talk by Tao Yu (HKU): Advancing Data Science with AI Agents
|
| openreview.net |
R^3: This is My SQL, Are You With Me?
|
| mp2893.com |
Invited Talk by Edward Choi (KAIST): Text-to-SQL on Electronic Health Records: From simple QA to multi-modal and interactive QA
|
| openreview.net |
Resolution-Alignment-Completion of Tabular Electronic Health Records via Meta-Path Generative Sampling
|
| openreview.net |
Sparks of Tabular Reasoning via Text2SQL Reinforcement Learning
|
| openreview.net |
BEAVER: An Enterprise Benchmark for Text-to-SQL
|
| eisenjulian.github.io |
Invited Talk by Julian Eisenschlos: How generation can drive understanding in visually situated language
|
| openreview.net |
Table Understanding and Multimodal (LLMs): A Cross-Domain Case Study on Scientific vs. Non-Scientific Data
|
| openreview.net |
How Well Do LLMs Reason over Tabular Data, Really?
|
| openreview.net |
iTBLS: A Dataset of Interactive Conversations Over Tabular Information
|
| openreview.net |
https://openreview.net/group?id=aclweb.org/ACL/2025/Workshop/TRL
|
| github.com |
ACL style files
|
| dbdni.github.io |
“Diversity and Inclusion in Writing”
|
| acl.cc |
the ACL site
|
| youtube.com |
YouTube channel
|
| aclanthology.org |
https://aclanthology.org/2025.trl-1.0.pdf
|
| openreview.net |
Theme-Explanation Structure for Table Summarization using Large Language Models: A Case Study on Korean Tabular Data
|
| openreview.net |
Generating Synthetic Relational Tabular Data via Structural Causal Models
|
| openreview.net |
Tables as Thought: Exploring Structured Thoughts in LLM Reasoning
|
| openreview.net |
$R^3$: "This is My SQL, Are You With Me?" A Consensus-Based Multi-Agent System for Text-to-SQL Tasks
|
| openreview.net |
SQLong: Enhanced NL2SQL for Longer Contexts with LLMs
|
| openreview.net |
iTBLS: A Dataset of Interactive Conversations Over Tabular Information
|
| openreview.net |
Something's Fishy in the Data Lake: A Critical Re-evaluation of Table Union Search Benchmarks
|
| openreview.net |
RITT: A Retrieval-Assisted Framework with Image and Text Table Representations for Table Question Answering
|
| openreview.net |
Ask Me Like I'm Human: LLM-based Evaluation with For-Human Instructions Correlates Better with Human Evaluations than Human Judges
|
| openreview.net |
Rethinking Table Instruction Tuning
|
| openreview.net |
Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method
|
| openreview.net |
BEAVER: An Enterprise Benchmark for Text-to-SQL
|
| openreview.net |
Table Understanding and (Multimodal) LLMs: A Cross-Domain Case Study on Scientific vs. Non-Scientific Data
|
| openreview.net |
Perspective: Leveraging Domain Knowledge for Tabular Machine Learning in the Medical Domain
|
| openreview.net |
LLM-Mixer: Multiscale Mixing in LLMs for Time Series Forecasting
|
| openreview.net |
TableKV: KV Cache Compression for In-Context Table Processing
|
| openreview.net |
OrQA – Open Data Retrieval for Question Answering Dataset Generation
|
| openreview.net |
In-Context Learning of Soft Nearest Neighbor Classifiers for Intelligible Tabular Machine Learning
|
| openreview.net |
Retrieval-Augmented Forecasting with Tabular Time Series Data
|
| openreview.net |
Resolution-Alignment-Completion of Tabular Electronic Health Records via Meta-Path Generative Sampling
|
| openreview.net |
Embeddings for Numerical Features Using tanh Activation
|
| openreview.net |
Improving Table Retrieval with Question Generation from Partial Tables
|
| openreview.net |
Sparks of Tabular Reasoning via Text2SQL Reinforcement Learning
|
| openreview.net |
How well do LLMs reason over tabular data, really?
|
| openreview.net |
MotherNet: Fast Training and Inference via Hyper-Network Transformers
|
| openreview.net |
PyTorch Frame: A Modular Framework for Multi-Modal Tabular Learning
|
| openreview.net |
TART: An Open-Source Tool-Augmented Framework for Explainable Table-based Reasoning
|
| youtu.be |
<i class="fa fa-play" aria-hidden="true"></i> video pitch
|
| openreview.net |
Large Language Models Engineer Too Many Simple Features for Tabular Data
|
| openreview.net |
TabDiff: a Unified Diffusion Model for Multi-Modal Tabular Data Generation
|
| openreview.net |
Expertise-Centric Prompting Framework for Financial Tabular Data Generation using Pre-trained Large Language Models
|
| openreview.net |
TabSketchFM: Sketch-based Tabular Representation Learning for Data Discovery over Data Lakes
|
| openreview.net |
The Death of Schema Linking? Text-to-SQL in the Age of Well-Reasoned Language Models
|
| openreview.net |
MSc-SQL: Multi-Sample Critiquing Small Language Models For Text-To-SQL Translation
|
| openreview.net |
AdapTable: Test-Time Adaptation for Tabular Data via Shift-Aware Uncertainty Calibrator and Label Distribution Handler
|
| openreview.net |
Distributionally robust self-supervised learning for tabular data
|
| openreview.net |
Unmasking Trees for Tabular Data
|
| openreview.net |
UniTable: Towards a Unified Framework for Table Recognition via Self-Supervised Pretraining
|
| openreview.net |
Improving LLM Group Fairness on Tabular Data via In-Context Learning
|
| openreview.net |
Recurrent Interpolants for Probabilistic Time Series Prediction
|
| openreview.net |
Lightweight Correlation-Aware Table Compression
|
| youtu.be |
<i class="fa fa-play" aria-hidden="true"></i> video pitch
|
| openreview.net |
TARGET: Benchmarking Table Retrieval for Generative Tasks
|
| openreview.net |
LLM Embeddings Improve Test-time Adaptation to Tabular Y|X-Shifts
|
| openreview.net |
Enhancing Table Representations with LLM-powered Synthetic Data Generation
|
| openreview.net |
Learning Metadata-Agnostic Representations for Text-to-SQL In-Context Example Selection
|
| openreview.net |
Unnormalized Density Estimation with Root Sobolev Norm Regularization
|
| openreview.net |
TabDeco: A Comprehensive Contrastive Framework for Decoupled Representations in Tabular Data
|
| openreview.net |
SALT: Sales Autocompletion Linked Business Tables Dataset
|
| openreview.net |
ICE-T: Interactions-aware Cross-column Contrastive Embedding for Heterogeneous Tabular Datasets
|
| openreview.net |
Multi-Stage QLoRA with Augmented Structured Dialogue Corpora: Efficient and Improved Conversational Healthcare AI
|
| youtu.be |
<i class="fa fa-play" aria-hidden="true"></i> video pitch
|
| openreview.net |
Data-Centric Text-to-SQL with Large Language Models
|
| openreview.net |
Matchmaker: Self-Improving Compositional LLM Programs for Table Schema Matching
|
| openreview.net |
Relational Deep Learning: Graph Representation Learning on Relational Databases
|
| openreview.net |
Tabby: Tabular Adaptation for Language Models
|
| openreview.net |
Adaptivee: Adaptive Ensemble for Tabular Data
|
| openreview.net |
The Tabular Foundation Model TabPFN Outperforms Specialized Time Series Forecasting Models Based on Simple Features
|
| openreview.net |
Scaling Generative Tabular Learning for Large Language Models
|
| openreview.net |
Drift-Resilient TabPFN: In-Context Learning Temporal Distribution Shifts on Tabular Data
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://table-representation-learning.github.io/ACL2025 готова к продвижению на 56%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: