Multitask lärande har tillämpats framgångsrikt på en rad uppgifter, mestadels morfosyntaktisk. Man vet dock inte mycket om när MTL fungerar och om det finns dataegenskaper som hjälper till att fastställa dess framgång. I detta dokument utvärderar vi en rad semantiska sekvensmärkningsuppgifter i en MTL-inställning. Vi undersöker olika extra uppgifter, bland vilka en ny uppsättning, och korrelerar deras inverkan till databeroende villkor. Våra resultat visar att MTL inte alltid är effektivt, betydande förbättringar uppnås endast för 1 av 5 uppgifter. Vid framgång är extra uppgifter med kompakta och mer enhetliga etikettdistributioner att föredra.
Även om kompletterande gemensam utbildning är till nytta för lärande i allmänhet, är "litet känt på när multitask lärande fungerar och om det finns dataegenskaper som hjälper till att avgöra dess framgång" REF.
When is multitask learning effective? Semantic sequence prediction under varying data conditions
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}