Metoder för djupa neurala nätverk (DNN) har nyligen visat överlägsen prestanda på ett antal naturliga språk bearbetning uppgifter. I de flesta tidigare arbeten är modellerna dock inlärda på antingen oövervakade mål, som inte direkt optimerar den önskade uppgiften, eller singeluppgiftsövervakade mål, som ofta lider av otillräckliga utbildningsdata. Vi utvecklar en multi-task DNN för lärande representationer över flera uppgifter, inte bara utnyttja stora mängder kors-task data, men också dra nytta av en legalisering effekt som leder till mer allmänna representationer för att hjälpa uppgifter på nya områden. Vår multi-task DNN metod kombinerar uppgifter med flera domäner klassificering (för frågeklassificering) och informationssökning (rankning för webbsökning), och visar betydande vinster över starka baslinjer i en omfattande uppsättning domänanpassning.
REF kombinerar framgångsrikt uppgifterna frågeklassificering och rankning för webbsökning med hjälp av ett djupt multi-task neuralt nätverk.
Representation Learning Using Multi-Task Deep Neural Networks for Semantic Classification and Information Retrieval
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}