I flera naturliga språkuppgifter, märkta sekvenser finns i separata domäner (säg, språk), men målet är att märka sekvenser med blandad domän (såsom kod-switched text). Eller, vi kan ha tillgängliga modeller för att märka hela passager (säg, med känslor), som vi skulle vilja utnyttja mot bättre position-specifik etikett slutledning (säg, mål-beroende känsla notation). En viktig egenskap som delas över sådana uppgifter är att olika positioner i ett primärt fall kan dra nytta av olika "experter" utbildade från hjälpdata, men märkta primära fall är knappa, och att märka den bästa experten för varje position medför oacceptabel kognitiv börda. Vi föreslår GIRNet, en enhetlig positionskänslig multi-task återkommande neurala nätverk (RNN) arkitektur för sådana applikationer. Hjälpuppgifter och primära uppgifter behöver inte delas med utbildningsinstanser. Hjälpmedel RNN är utbildade över hjälpfall. En primär instans lämnas också till varje hjälp RNN, men deras tillstånd sekvenser är grindar och slås samman till en ny sammansatt tillstånd sekvens skräddarsydd för den primära inferens uppgift. Vårt tillvägagångssätt står i skarp kontrast till de senaste multi-task-nätverken, som t.ex. crossstitch- och slamnätet, som inte kontrollerar statsöverföringen vid en sådan fin granularitet. Vi visar överlägsenheten av GIRNet med hjälp av tre tillämpningar: känsloklassificering av kodförvrängda passager, del-av-tal taggning av kodade text, och mål position-känslig notering av känslor i enspråkiga passager. I samtliga fall etablerar vi nya toppmoderna resultat utöver de senaste konkurrenskraftiga baslinjerna.
Gupta m.fl. REF föreslog GIRNet, en enhetlig positionskänslig multitask återkommande neurala nätverk arkitektur.
GIRNet: Interleaved Multi-Task Recurrent State Sequence Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}