Multi-task lärande i textklassificering utnyttjar implicita korrelationer bland relaterade uppgifter för att extrahera gemensamma funktioner och avkastning resultatvinster. Men de flesta tidigare verk behandlar etiketter av varje uppgift som oberoende och meningslösa onehot vektorer, som orsakar en förlust av potentiell information och gör det svårt för dessa modeller att gemensamt lära sig tre eller fler uppgifter. I detta dokument föreslår vi Multi-Task Label Embedding att konvertera etiketter i textklassificering till semantiska vektorer, vilket omvandlar de ursprungliga uppgifterna till vektormatchningsuppgifter. Vi implementerar oövervakade, övervakade och halvövervakade modeller av Multi-Task Label Embedding, alla utnyttjar semantiska korrelationer mellan uppgifter och gör det särskilt bekvämt att skala och överföra eftersom fler uppgifter är inblandade. Omfattande experiment på fem referensdatauppsättningar för textklassificering visar att våra modeller effektivt kan förbättra utförandet av relaterade uppgifter med semantiska representationer av etiketter och ytterligare information från varandra.
För att underlätta skalning och överföring när ett stort antal uppgifter är inblandade, föreslog REF att bädda in etiketter genom att överväga semantiska korrelationer mellan uppgifter.
Multi-Task Label Embedding for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}