自然语言处理多任务学习目标

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自然语言处理多任务学习目标

【方向】 2017-10-03 20:32:18 浏览3614
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之前的博文中,我讨论了如何利用相关任务提高多任务学习(MTL)模型的性能。在此之前,我们需要了解一下到底什么是多任务学习。

多任务学习是和单任务学习相对的一种机器学习方法。在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,而多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响。简单来说,就是同时求解多个问题。例如我们经常探讨的“千人千面”这种个性化问题,就是一种典型的多任务学习问题,它可以同时学习多个用户的兴趣偏好。

多任务学习(MTL)主要是由两个部分组成:a)用于任务学习的架构、b)训练相关的辅助任务。而且这两个方面仍有很大的改进空间。此外,多任务学习有可能成为从有限数据中训练更强大的模型的关键技术:训练得到的模型可以执行更广泛的NLP

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