Representationsinlärning med djupa modeller har visat sig framgångsrik i en rad olika NLP. I detta dokument överväger vi dess användning i en multi-task multi-domäninställning för sekvensmärkning genom att föreslå en enhetlig ram för lärande över uppgifter och domäner. Vår modell lär sig robusta representationer som ger bättre prestanda i denna miljö. Vi använder gemensamma CRF och domänprognoser för att låta modellen lära sig domänspecifika representationer som kan mata en enda uppgift specifik CRF. Vi utvärderar vår modell på två uppgifter - kinesisk ordsegmentering och namngiven enhet erkännande - och två domäner - nyheter och sociala medier - och uppnå state-of-the-art resultat för båda sociala medier uppgifter.
REF antar modellen för kinesisk segmentering och namngiven enhet erkännande i samband med multi-task och flerdomäninlärning.
Multi-task Multi-domain Representation Learning for Sequence Tagging.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}