Neurala nätverk baserade metoder har uppnått stora framsteg på en mängd olika naturliga språk bearbetningsuppgifter. I de flesta tidigare arbeten är modellerna dock inlärda på grundval av mål som övervakas av en enda person och som ofta lider av otillräckliga utbildningsuppgifter. I det här dokumentet använder vi ramen för lärande med flera uppgifter för att gemensamt lära oss flera relaterade uppgifter. Baserat på återkommande neurala nätverk föreslår vi tre olika mekanismer för att dela information för att modellera text med uppgiftsspecifika och delade skikt. Hela nätverket utbildas gemensamt på alla dessa uppgifter. Experiment på fyra referenstextklassificeringsuppgifter visar att våra föreslagna modeller kan förbättra utförandet av en uppgift med hjälp av andra relaterade uppgifter.
Den multi-task utbildning Recurrent Neural Networks tillämpas för textklassificering, vilket förbättrar generaliseringen av nätverket REF.
Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}