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| 本文作者： AI研習社 | 2018-10-22 10:40 |
雷鋒網AI研習社訊：過去幾年，深度學習在自然語言處理中取得了很大的進展，但進展的幅度并不像其在計算機視覺中那么顯著。其中一個重要的原因是數據規模問題。 多任務學習是將多個任務一起學習，充分挖掘多個任務之間的相關性，來提高每個任務的模型準確率，從而可以減少每個任務對訓練數據量的需求。在本次公開課中，講者將分享其所在研究組關于多任務學習在自然語言處理領域的最新工作。
分享主題
自然語言處理中的多任務學習 & 復旦大學NLP實驗室介紹
分享嘉賓
陳俊坤，復旦大學計算機系在讀碩士，導師是邱錫鵬副教授，主要研究方向為自然語言處理，多任務學習等。其研究工作曾在 AAAI, IJCAI上發表。
分享提綱
1、基于深度學習的自然語言處理。
2、深度學習在自然語言處理中的困境。
3、自然語言中的多任務學習。
4、多任務基準平臺。
5、復旦大學NLP實驗室介紹。
分享時間
（北京時間 ） 10 月 22 日（星期一） 20:00
直播鏈接
http://www.mooc.ai/open/course/574
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