マルチタスク学習

Question

誰でも簡単で直感的な方法でマルチタスク学習を説明できますか？いくつかの本物のかもしれない 世界の問題は有用だろう。最近、私は多くの人々が自然言語処理タスクのためにそれを使用しているのを見ている。

Answer 1

たとえば、いくつかの異なるドメインの感情分類器を作成したとします。映画、音楽DVD、エレクトロニクスと言う。 Amazonから撤去した膨大なトレーニングデータがあるため、これらは高品質の分類子を簡単に作成できます。それぞれのクラシファイアに加えて、特定のテキストを教えてくれる類似性検出器を作成し、各分類器が訓練されたデータセットとどれほど類似しているかを示します。

ここでは、未知のドメインのテキストや、そのような偉大なデータセットがないテキストの感想を探したいと思っています。さて、私たちが既に持っている3つの高品質な分類子からの分類の類似度加重組み合わせをどうですか？食器洗い機のレビューを分類しようとしている場合（残念ながら食器洗い機のレビューの巨大なコーパスはありません）、エレクトロニクスとおそらく最も似ているので、エレクトロニクスの分類器に最も大きな重みが与えられます。一方、テレビ番組のレビューを分類しようとしている場合は、おそらく映画の分類が最も効果的です。