一、概要
该文章发于ACL 2017，针对于已有的大多数神经网络多任务学习模型进行文本分类，存在的共享特征（shared features）可能再次包含特定任务特征（task-specific features）或者含有来自其他任务带来的噪声问题，作者提出了一个对抗多任务学习模型，缓解了共享特征空间和特定任务特征空间相互干扰的问题，作者在16个任务上进行实验证明其模型的有效性，并且实验结果表明模型的共享特征学习到的知识可以很好地用在新任务上。 该文章发于ACL 2017，针对于已有的大多数神经网络多任务学习模型进
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【论文笔记】Adversarial Multi-task Learning for Text Classification
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