近年来，面向基于文本的自然语言（NL）理解任务，预训练语言模型（LMs）迅速发展。这类模型通常在自由形式的自然语言文本上进行训练，因此在处理如结构化数据上的语义解析等任务时可能表现不佳，这类任务需要对自由形式的自然语言问题与结构化表格数据（例如数据库表）进行联合推理。本文提出TaBERT，一种能够联合学习自然语言句子与（半）结构化表格表示的预训练语言模型。TaBERT在包含2600万张表格及其英文上下文的大规模语料库上进行训练。实验结果表明，采用TaBERT作为特征表示层的神经语义解析模型，在具有挑战性的弱监督语义解析基准数据集WikiTableQuestions上取得了新的最优性能，同时在文本到SQL数据集Spider上也表现出具有竞争力的性能。该模型的实现代码将发布于 http://fburl.com/TaBERT。