Ett av de största hindren för att producera gemensamma modeller av hög kvalitet är bristen på gemensamt kommenterade uppgifter. Gemensam modellering av flera naturliga språk bearbetning uppgifter överträffar en-task modeller som lärt sig från samma data, men fortfarande underperforms jämfört med en-task modeller lärt sig om de mer rikliga mängder av tillgängliga en-task kommenterade data. I detta dokument presenterar vi en ny modell som använder sig av ytterligare uppgifter med en enda uppgift för att förbättra prestandan hos en gemensam modell. Vår modell använder en hierarkisk för att länka samman funktionsvikterna för delade funktioner i flera en-task-modeller och den gemensamma modellen. Experiment med gemensam tolkning och namngiven enhetsigenkänning, med hjälp av OntoNotes corpus, visar att vår hierarkiska gemensamma modell kan ge betydande vinster jämfört med en gemensam modell som är utbildad på endast de gemensamt annoterade uppgifterna.
MTL kan på sätt och vis relateras till gemensamt lärande och för detta ändamål lade Ref fram en modell som använde sig av enstaka uppgifter som kommenterade data som ytterligare information för att förbättra prestandan hos en modell för gemensamt lärande av två uppgifter över fem datauppsättningar.
Hierarchical Joint Learning: Improving Joint Parsing and Named Entity Recognition with Non-Jointly Labeled Data
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}