在 MILA 和的ICLR 2018论文（via Large Scale Multi-Task  ， ）中 ，  等人观察到 ， 为了能够泛化到各种不同的任务中 ， 对同一句子的多个方面进行编码是必要的 。
因此 ， 作者利用一对多的多任务学习框架 ， 通过在多个任务之间切换来学习通用句子嵌入 。选择的 6 个任务（Skip- 模型预测上下文、神经网络机器翻译、句法分析和自然语言推理）共享了由双向 GRU 获得的相同的句子嵌入 。实验表明 ， 当添加多语言神经机器翻译任务时 ， 可以更好地学习语法属性 ， 通过解析任务学习长度和词序并且训练自然语言推断编码语法信息 。
的通用句子编码器（） ， 于2018年初发布 ， 采用相同的方法 。他们的编码器使用一个转换网络 ， 该网络经过各种数据源和各种任务的训练 ， 目的是动态地适应各种自然语言理解任务 。他们也给 提供了一个预训练的版本 。
总结

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