【論文筆記】Adversarial Multi-task Learning for Text Classification
一、概要 該文章發於ACL 2017，針對於已有的大多數神經網絡多任務學習模型進行文本分類，存在的共享特徵（shared features）可能再次包含特定任務特徵（task-specific features）或者含有來自其他任務帶來的噪聲問題，作者提出了一個對抗多任務學習模型，緩解了共享特徵空間和特定任務特徵空間相互干擾的問題，作者在16個任務上進行實驗證明其模型的有效性，並且實驗結果表明
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