多任务学习：Transformer based MultiHead Self-Attention Networks_transformer多任务-程序员宅基地

技术标签：语言模型编程实践人工智能自然语言处理架构设计 Python实战开发语言

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

孤岛模型被证明是单词生成模型的理想基础。马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，在统计物理和材料科学领域均产生了重大影响。同样，在自然语言处理领域，深度学习技术也扮演着至关重要的角色，包括基于RNN、CNN、LSTM等的预训练语言模型、神经机器翻译、条件随机场、长短时记忆网络等，这些模型都取得了显著的效果。而在医疗问答系统中，自然语言理解和机器阅读理解组件的实现也逐渐成为关键任务，如何将两种学习模型结合起来，并对医疗数据进行有效处理，是关键之处。
Transformer-based Multi-Head Self-Attention Networks for Medical Question Answering System是一种基于Transformers模型的多任务学习框架。它使用多个Transformer层堆叠的方式，通过不同的任务掩码对模型进行适应，从而在问答匹配中同时兼顾信息抽取和自回归过程，达到最优性能。通过进一步调参和优化，可以提升模型的效果。
本文采用两步训练方式，首先训练问答匹配任务，再训练阅读理解任务。其中，医生专家和患者提问序列和答案序列分别作为输入，输出的是答案或问题对之间的相似性分数。阅读理解模块则负责从医生专家提问中抽取重要信息，提升医生专家自我描述能力。此外，本文还考虑到不同级别的需求对模型的学习目标的影响。
此外，本文作者团队还针对不同类型的问题提出了多种方案，如类别嵌入、单词嵌入、词向量组合、先验知识引入等，可以有效地改善模型的性能。
在实验评测方面，本文提供了四个具有代表性的任务，包括Hypothetical Reasoning、Clinical Fact Checking、Medical Triple

本文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132014196

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