Multi-task lärande med Convolutional Neural Network (CNN) har visat stor framgång i många Natural Language Processing (NLP) uppgifter. Denna framgång kan till stor del tillskrivas funktionen delning genom att samla vissa lager bland uppgifter. Men de flesta befintliga metoder bara helt eller proportionellt delar dragen utan att skilja på deras hjälpsamhet. Genom att nätverket skulle förvirras av de hjälplösa även skadliga funktioner, generera oönskade störningar mellan uppgifter. I det här dokumentet introducerar vi grindmekanismen i CNN med flera uppgifter och föreslår en ny enhet för gaterad delning, som kan filtrera funktionens flöden mellan uppgifter och kraftigt minska störningen. Experiment på 9 textklassificeringsdata visar att vårt tillvägagångssätt kan lära sig urvalsregler automatiskt och få en stor förbättring jämfört med starka baslinjer.
Xiao m.fl. Försök till multi-task CNN som inför en grind mekanism för att minska interferens REF.
Gated Multi-Task Network for Text Classification
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}