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目录 1 3 4 6 7 11 14 15 18 22 22 25 25 26 27 29 33FudanNLP，并将在12月中旬推出全新的NLP系统：fastNLP。NLPNLPELMoOpenAIGPTBERTDeepContextualizedWordRepresentationsELMo两个双向的LSTM来预测一个前向、正向的语言模型，然后将它们拼起来，这个模型是一BERT是将机器翻译中的常用模型transformerNLPNLP下面给出一个多任务学习的例子，对于两个单独的任务训练两个模型，对于任务1训练一NLPtaskA和taskB两个任务可以共享同一个模型。m合损失函数jointloss。MTL，我们可以允许模型窃听，即通过任务A来学习该特征。2008年由RonanCollobert在论文AUnifiedArchitectureforNaturalLanguageProcessing：DeepNeuralNetworkswithMultitaskLearningQstaskB，在中间部分两个任务有交互，αtaskA过来，有多少信息从taskB中流过来，这样两个任务就由两路，四个系数构成一个矩阵做觉领域，后来被人们用于NLP。memorynegativetransfer，就需要判断哪些内容是和任务相关的，这就引入了近两年流行的对抗学习，在对抗学习中，中间的LSTM共享层有一个判决器来区分共享特征从哪个任务传递过来，在送入LSTM这样就去掉了特征的源信息，保证了共享LSTM学到的是与源无关的共享价值信息，这些2016年AndersSфgaardDeepMulti-taskLearningwithLowLevelsTasksSupervisedatLowerLayers中提出在低级的网络层次输出低级的任务，在高级的网络层次输出高级的任务。例如在第一层输出词性标签POStag，在第三层输出chunktag，将NLP任务按照不同的级别来设计共享模式。共享模式搜索是让计算机自动搜索这些共享模式，具体做法如图d所示，我们希望设计一1AM4BM3CM2hardsoft在面向NLP的神经网络架构搜索中，从共享池中挑选Ma1，Ma2等模块来组成不同的模分都假设答案在原文中出现，我们用的一个主要框架是BiderectionalAttention，同时给你context和query，做一个双向的注意力交互，最终确定两个位置，一个是答案开始的用性。几乎NLP所有任务都可以转化成阅读理解任务通过该框架解决和完成。NLPNLPBiderectionalAttention因此需要对BiderectionalAttention框架进行改进。还有一个较大

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