大数据文摘出品
编译：halcyon
NLP领域的十项全能算法来了。
Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型：decaNLP，处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下！
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以下是论文精华内容：
深度学习提升了许多单个自然语言处理任务的性能。但是，一般的NLP模型集中于单个度量、数据集和任务，因此不能形成典范。我们引进了自然语言十项全能（decaNLP）的概念，一个跨越10个任务的挑战：问答，机器翻译，总结，自然语言推理，情感分析，语义角色标注，关系抽取，目标驱动对话，语义解析，常识性代词消解。
我们将所有的问题转化为一段文本的问答。进一步的，我们提出了一个新的多任务问答网络（MQAN），它可以在没有任何特定任务的模块或参数的情况下，共同学习decaNLP中的所有任务。MQAN显示了机器翻译和命名实体识别（NER）的迁移学习的改进，情感分析和自然语言推理的领域适应，以及文本分类的零样本能力。
我们证明了MQAN的多指针编解码器是这个成功的关键，并且通过相反训练策略（anti-curriculumtrainingstrategy）进一步提高了性能。尽管MQAN是为decaNLP设计的，但它也实现了在单任务设置中的WikiSQL语义解析任务的最新结果。我们还发布了获取和处理数据，训练和评估模型的代码，以及重现了decaNLP的所有实验。
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