20260518-morning:新增内容

concepts/base-table-embedding.md

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+title: "Base Table Embedding"
+created: 2026-05-15
+updated: 2026-05-15
+type: concept
+tags: [machine-learning, embedding, tabular-data]
+sources: [raw/papers/zeng-neurida-2025.md]
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+# Base Table Embedding
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+**Base Table Embedding** 是 DIME 管线的第一阶段，为 [[data-slice|Data Slice]] 中所有元组生成初始向量表示，捕获表内语义。
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+## 双路径编码策略
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+### 路径 1：基础模型编码
+使用 [[conditional-model-dispatcher|Dispatcher]] 选出的基础模型 m* 对其原生特征进行编码，保留该模型的归纳偏置和建模能力。
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+### 路径 2：统一元组编码器
+使用共享的 Unified Tuple Encoder 将异构 schema 的元组映射到统一的 d 维表示空间：
+- 按数据类型编码每个属性值（数值型、类别型、文本型、时间戳型）
+- 通过 Feature Tokenizer + Transformer Layer 捕获特征交互
+- 产生兼容的统一表示，便于后续跨表建模
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+## 设计考量
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+- **兼容性**：统一编码器产生的表示与后续 [[dynamic-relation-modeling|关系建模]] 和 [[dynamic-model-fusion|融合]] 兼容
+- **保真性**：基础模型路径保留其原生能力，双路径输出共同构成元组嵌入
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+## 来源
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+- [[zeng-neurida-2025|NeurIDA 论文]]