Multi-task lärande har en förmåga att dela kunskap mellan relaterade uppgifter och implicit öka träningsdata. Den har emellertid länge varit frustrerad över inblandningen i uppgifterna. Detta papper undersöker prestandan av kapselnätverk för text, och föreslår en kapsel-baserad multi-task lärande arkitektur, som är enhetlig, enkel och effektiv. Med fördelarna med kapslar för funktionsklustring, kan föreslagna aktivitet routing algoritm kluster funktioner för varje uppgift i nätverket, vilket bidrar till att minska störningen bland uppgifter. Experiment på sex textklassificeringsdata visar effektiviteten hos våra modeller och deras egenskaper för funktionsklustring.
För lärande med flera uppgifter använder REF kapselnätverk för att förbättra differentieringen mellan uppgifter.
MCapsNet: Capsule Network for Text with Multi-Task Learning
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}