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多项选择阅读理解的问题难度排名
在评估英语学习者时，多项选择（MC）测试是一种有效的方法。本文探讨了自动化方法来对 MC 问题进行难度排序，并比较了任务迁移和零样本学习的方法。结果表明，任务迁移在难度排序方面优于阅读理解，而零样本学习方法在问题难度排序方面比绝对评估和任务
PDF3 months ago
数据流支持下的移动众包协同评估
移动众包是指任务的完成必须要求众包人员在按需工作力量中进行物理移动的系统。本文提出了在移动众包中实现任务转移、结果预测和任务协调的不同机制，包括数据流学习方法用于任务结果预测，以及具有不同自治程度的两种不同方法实现任务协调，分别为具有协作但
PDF5 months ago
TaskWeb：为多任务 NLP 选择更好的源任务
本文尝试通过构建大型的 NLP 任务转移基准 TaskWeb，并通过分析其结果所设计的新方法 TaskShop，来提高 NLP 多任务学习中的源任务选择准确性和零样本学习性能。
PDFa year ago
元学习在指令驱动自然语言生成中的应用
本研究旨在探讨对多任务教学学习（MTIL）应用元学习（meta-learning）是否可以进一步提高对未见任务的泛化能力。通过在自然语言理解（NLU）任务的大规模数据集上进行广泛实验，我们提出的方法在零 - shot 场景下显著改善了强基线
PDF2 years ago
接触丰富操作中的强化学习知识迁移
本文介绍了一种基于多个技能先验的强化学习方法，通过学习每个任务所需技能的先验分布，并将任务的相似性与先前的任务进行比较，以指导在新任务上学习策略，从而更好地推广到训练中从未遇到的新任务。
PDF2 years ago
EMNLPFETA：开放域对话中少样本任务迁移的基准
本论文研究了对话任务转移的方法和应用，提出了 FETA：一种开放域对话中少样本任务转移指标的基准，通过分析 132 对源 - 目标任务之间的可转移性来创建基线，并报道了有价值的发现，例如大多数性能趋势是模型特定的，而跨越提取和多项选择任务的
PDF2 years ago
ICLR图形算法的神经执行
通过在算法空间中训练 Graph Neural Networks 来解决基于图结构的问题，使用基于最大化的信息传递神经网络来实现离散决策，同时实现了任务迁移并提升学习效果。
PDF5 years ago
通用后继特征逼近器
我们提出了一种新型的普适继承特征逼近器，利用其可进行上下文下多种策略迁移与推论，提高了强化学习算法的鲁棒性和实用性，并在一款首人称三维环境导航应用上展示了其广泛适用性。
PDF6 years ago
GLoMo: 无监督学习关系图作为可迁移的表示
本研究提出基于关系图的深度传递学习框架，从大规模未标记的数据中学习通用潜在关系图，并将其转移到各种下游任务中，包括问题回答、自然语言推理、情感分析和图像分类，表明所学习的关系图具有足够广泛的适用性。
PDF6 years ago
AAAI基于偏好成本学习的任务转移
本文提出了一个新的任务转移框架，通过专家偏好作为指导，无需明确的成本函数，随着增强的 Adversarial MaxEnt IRL，学习目标代价函数和轨迹分布，并通过选择结果生成更多的轨迹，实验证明了该方法的效果。
PDF6 years ago
ICML安全探索的环境特征解耦学习
本文介绍了一种解耦环境特征与任务特定特征的方法，使得代理能够在同一环境下更好的进行任务迁移和新任务风险降低，研究结果表明，此方法能够更安全地利用先前知识。
PDF7 years ago