تكييف بيرت للتعلم المستمر لسلسلة من مهام تصنيف معنويات الجانب

تدرس هذه الورقة التعلم المستمر (CL) بتسلسل مهام تصنيف معنويات الجانب (ASC).على الرغم من اقتراح بعض تقنيات CL لتصنيف معنويات المستندات، إلا أننا لسنا على علم بأي عمل CL على ASC.يجب أن يتعلم نظام CL الذي يتعلم تدريجيا سلسلة من مهام ASC المشكلتين التاليين: (1) نقل المعرفة المستفادة من المهام السابقة إلى المهمة الجديدة للمساعدة في تعلم نموذج أفضل، و (2) الحفاظ على أداء النماذجالمهام السابقة بحيث لا تنسى.تقترح هذه الورقة نموذجا قائم على شبكة كبسولة رواية يسمى B-CL لمعالجة هذه المشكلات.ب-CL يحسن بشكل ملحوظ أداء ASC على كل من المهمة الجديدة والمهام القديمة عبر نقل المعرفة للأمام والخلف.يتم إثبات فعالية B-CL من خلال تجارب واسعة.