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面向序列建模的元多任务学习 - WeiYang Bloggodweiyang.com

这篇文章是知识分析课准备讲的论文，随便拿来看一看了，简单介绍一下吧，论文是复旦邱锡鹏老师组写的。

论文地址：Meta Multi-Task Learning for Sequence Modeling

介绍

多任务学习一般的模型是共享特征表示层，也就是最底层的特征表示层是共享的，上层的神经网络都是随具体任务而不同的。但是这有个问题，比如用LSTM对句子进行建模的时候，不同的短语的组合函数是一样的，比如动词+名词、形容词+名词。但是组合函数应该定义成不同的比较好，于是这篇文章提出了针对不同的任务，不同的时刻产生不同的参数矩阵的动态参数生成方法。

本文主要有如下三个贡献点：

• 不同于以往的特征层的共享，本文模型提出了函数层的共享，也就是针对不同任务动态的生成不同的组合函数。

• 不仅对于多任务，Meta-LSTM对于单任务也有提升，因为是动态生成参数，所以每个时刻的参数都不一样，可以更好地表示不同的短语语义。

• 模型还可以被用作迁移学习，Meta-LSTM在训练完成后可以直接被用于新任务上面作为先验知识，而任务特定的LSTM就作为后验知识。

模型

任务介绍

本文主要在序列标注和文本分类两个任务上面做实验，而且是多任务的，序列标注包括NER和POS tagging，文本分类包括多个不同领域的文本分类。

传统模型

传统的多任务模型共享一个私有LSTM特征表示层，用这个私有LSTM学习出句子的表示，然后和词向量拼接共同输入到任务特定的公有LSTM去。具体结构如下图所示：

输出层每个任务都是不共享的，和一般的模型一样，这里就不介绍了。最终的损失函数为所有任务的损失函数加权之和。

多任务模型的训练策略如下所示：首先随机选择一个任务。然后从这个任务的数据集中随机选择一个mini-batch。然后用这个任务的mini-batch数据去训练并更新参数。不断重复以上三个过程。

这样就可以训练出一个适用于所有任务的多任务模型。

元多任务学习

传统模型只共享了特征表示层，也就是共享了私有LSTM。本文的模型创新就是通过Meta-LSTM动态生成针对每个任务、每个时刻不同的参数，然后用每个任务特定的Basic-LSTM进行编码。具体结构如下图所示：

其中Basic-LSTM的结构和普通的LSTM基本一样，唯一区别就是每个时刻的参数W和b是通过Meta-LSTM动态生成的，形式化定义如下：

因为W维度过大，计算复杂度太高，并且也容易导致过拟合，所以这里采用了SVD分解：

而这里的  就是通过Meta-LSTM动态生成的，形式化定义如下：

如果精简的表示出这个LSTM之间的关系，可以写成如下形式：

概括起来就是：Basic-LSTM上一个时刻的输出  、Meta-LSTM上一个时刻的输出  和当前时刻的单词表示  作为Meta-LSTM当前时刻的输入，产生的输出  用来产生Basic-LSTM当前时刻的参数矩阵。

Meta-LSTM主要有如下两个优点：

• 一个就是每个时刻的参数动态生成。

• 另一个就是比普通的LSTM参数数量更少，因为有SVD分解。

实验

文本分类

文本分类任务是在16个购物网站评论数据集上做的，数据集大小如下所示：

最后在大多数数据集上，Meta-LSTM都能做到最好结果，具体结果如下：

序列标注

序列标注任务是在三个数据集上面做的，两个是NER数据集，一个是POS tagging数据集，具体结果如下：

只能说比最基础的LSTM+CRF模型高了那么一丢丢吧。

总结

本文提出了一种function-level的多任务共享机制，即使用Meta-LSTM来动态产生Basic-LSTM每个时刻的参数矩阵。

看完后我在想，这个动态参数生成的机制能不能用在成分句法分析上面，例如对于top-down的chart-based模型，可以自顶向下通过Tree-LSTM动态产生每一个树结点的参数矩阵，然后用这个参数矩阵来预测结点的label和split。