Multi-task lärande är problemet med att maximera prestandan av ett system över ett antal relaterade uppgifter. När det tillämpas på flera domäner för samma uppgift, liknar det domänanpassning, men symmetrisk, snarare än begränsad till att förbättra prestanda på en måldomän. Vi presenterar en mer principiell, bättre fungerande modell för detta problem, baserad på användningen av en hierarkisk Bayesian tidigare. Varje domän har sin egen domänspecifika parameter för varje funktion, men istället för en konstant tidigare över dessa parametrar länkar modellen dem istället via en hierarkisk Bayesian global prior. Detta föregående uppmuntrar funktioner att ha liknande vikter över domäner, om det inte finns goda bevis för motsatsen. Vi visar att metoden av (Daumé III, 2007), som presenterades som en enkel "förbehandling steg," är faktiskt likvärdig, utom vår representation uttryckligen separerar hyperparametrar som var bundna i hans arbete. Vi visar att tillåta olika värden för dessa hyperparametrar avsevärt förbättrar prestanda över både en stark baslinje och (Daumé III, 2007) inom både en villkorad slumpmässig fältsekvensmodell för namngiven enhetsigenkänning och en discriminativt utbildad beroendetolk.
REF föreslog en tidigare version av den baserad på användningen av en hierarkisk Bayesian tidigare.
Hierarchical Bayesian Domain Adaptation
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}