多任务学习（Multitask Learning, MTL）是一种通过同时学习多个相关任务来提升模型泛化能力的机器学习范式。它在自然语言处理（NLP）领域尤为重要，尤其在处理文本分类、命名实体识别、情感分析等复杂任务时展现出显著优势。
核心优势 ✅
- 知识迁移：利用任务间的相关性，共享特征表示，减少对单一任务数据的依赖
- 资源优化：通过联合训练降低计算成本，提升模型效率
- 鲁棒性增强：在小样本场景下表现优于单任务模型
- 性能提升：在多项基准测试中证明了其优越性
典型应用场景 💡
- 文本分类：如新闻主题识别、垃圾邮件过滤
- 命名实体识别：提取文本中的实体（人名、地点、组织等）
- 情感分析：判断文本情感倾向（正面/负面/中性）
- 问答系统：同时处理多个相关任务（意图识别、答案生成）