Die Inferenz von Metainformationen über Tabellen, wie etwa Spaltenüberschriften oder Beziehungen zwischen Spalten, ist ein aktives Forschungsthema im Bereich der Datenverwaltung, da wir feststellen, dass viele Tabellen einige dieser Informationen fehlen. In dieser Arbeit untersuchen wir das Problem der Annotation von Tabellenspalten (d.h., die Vorhersage von Spaltentypen und den Beziehungen zwischen Spalten) unter Verwendung nur der Informationen aus der Tabelle selbst. Wir entwickeln einen Multi-Task-Lernrahmen (genannt Doduo), der auf vorgefertigten Sprachmodellen basiert und die gesamte Tabelle als Eingabe verwendet, um Spaltentypen und -beziehungen mit einem einzigen Modell vorherzusagen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass Doduo neue Standarts in der Leistung auf zwei Benchmarks für die Aufgaben der Spaltentypvorhersage und der Spaltenbeziehungsvorhersage aufstellt, mit Verbesserungen von bis zu 4,0 % und 11,9 % jeweils. Wir berichten, dass Doduo bereits die bisherige beste Leistung mit einer minimalen Anzahl an Token übertreffen kann – lediglich 8 Token pro Spalte. Wir stellen ein Toolset bereit (https://github.com/megagonlabs/doduo) und bestätigen die Effektivität von Doduo durch eine Fallstudie anhand eines realen Data-Science-Problems.