Användarattributets klassificering syftar till att identifiera användarnas attribut (t.ex. kön, ålder och yrke) genom att utnyttja användargenererat innehåll. Men konventionella metoder för användarattribut klassificering fokuserar på enstaka attribut klassificering som endast omfattar en användarattribut, som helt ignorerar förhållandet mellan olika användarattribut. I det här dokumentet konfronterar vi ett nytt scenario i användarattributklassificeringen där relevanta användarattribut är gemensamt inlärda, för att försöka göra de relevanta attributklassificeringsuppgifterna till en hjälp för varandra. I synnerhet föreslår vi en gemensam inlärningsstrategi, nämligen Aux-LSTM, som först lär sig en lämplig kompletterande representation mellan de relaterade uppgifterna och sedan utnyttjar den kompletterande representationen för att integrera inlärningsprocessen i båda uppgifterna. Empiriska studier visar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt för gemensamt lärande om relevanta användarattribut.
I Ref föreslås en gemensam inlärningsstrategi för att utnyttja relationsfunktionerna bland relevanta användarattribut.
Joint learning on relevant user attributes in micro-blog
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}