斯坦福NLP第17讲：多任务学习在问答系统中的深度应用

引言：多任务学习的战略价值

在斯坦福大学NLP课程第17讲中，多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）被定义为一种通过共享模型参数同时解决多个相关任务的机器学习方法。相较于传统单任务模型，MTL的核心优势在于：参数效率提升（共享层减少计算冗余）、泛化能力增强（跨任务知识迁移）和数据需求降低（辅助任务提供额外监督信号）。以问答系统为例，MTL可同步优化答案生成、问题分类、实体识别等子任务，显著提升系统整体性能。

一、多任务学习的理论框架

1.1 硬参数共享与软参数共享

• 硬参数共享：所有任务共享底层特征提取层（如BERT的Transformer编码器），顶层为任务特定输出层。例如，在问答系统中，共享层捕捉语言共性特征，输出层分别处理答案抽取与类型判断。
• 软参数共享：每个任务拥有独立模型，但通过正则化项约束参数相似性。此方式灵活但计算成本较高，适用于任务差异较大的场景。

实践建议：对于资源有限的开发者，优先选择硬参数共享，并使用任务权重调整策略（如动态权重平均）平衡不同任务的学习进度。

1.2 梯度协调机制

MTL中，不同任务的梯度方向可能冲突，导致模型偏向某一任务。解决方案包括：

• GradNorm：动态调整各任务损失的权重，使梯度幅度均衡。
• PCGrad：投影冲突梯度到彼此正交的方向，减少干扰。

代码示例（PyTorch）：

class MultiTaskLoss(nn.Module):
    def __init__(self, num_tasks):
        super().__init__()
        self.num_tasks = num_tasks
        self.log_vars = nn.Parameter(torch.zeros(num_tasks))
    def forward(self, losses):
        total_loss = 0
        for i, loss in enumerate(losses):
            precision = torch.exp(-self.log_vars[i])
            total_loss += precision * loss + self.log_vars[i]  # 不确定性加权
        return total_loss

此代码通过学习每个任务的噪声参数（log_vars），自动调整任务权重，解决梯度尺度差异问题。

二、问答系统中的MTL应用场景

2.1 任务分解与共享表示

一个典型的问答系统可拆解为以下任务：

1. 问题类型分类（是/否问题、事实性问题等）
2. 答案边界检测（识别答案在文本中的起始/结束位置）
3. 支持证据提取（从文档中抽取与答案相关的句子）
4. 对话状态跟踪（多轮问答中维护上下文）

共享层设计：使用预训练语言模型（如BERT）作为编码器，输出包含语义和句法信息的上下文表示。各任务的输出层分别处理：

• 分类任务：全连接层 + Softmax
• 边界检测：两个独立的全连接层预测起始/结束位置
• 证据提取：序列标注模型（如BiLSTM-CRF）

2.2 辅助任务的选择原则

辅助任务应满足两个条件：

1. 相关性：与主任务共享底层特征（如命名实体识别辅助事实性问题解答）
2. 数据充足性：辅助任务需有足够标注数据以避免负迁移

案例：在医疗问答系统中，主任务为疾病诊断建议生成，可引入辅助任务：

• 症状实体识别（提升对关键信息的捕捉）
• 医疗术语归一化（解决同义词问题）
• 指南条文分类（引入外部知识）

三、实战：基于MTL的问答系统实现

3.1 数据准备与预处理

假设数据集包含问题、答案文本、答案位置及问题类型标签。预处理步骤：

1. 使用BERT分词器将文本转换为ID序列
2. 对齐不同任务的标签（如答案位置需与分词后的token对齐）
3. 划分训练/验证/测试集（按问题类型分层抽样）

3.2 模型架构实现

from transformers import BertModel
import torch.nn as nn
class MTLQA(nn.Module):
    def __init__(self, num_types):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.type_classifier = nn.Linear(768, num_types)  # 问题类型分类
        self.start_pred = nn.Linear(768, 512)           # 答案起始位置
        self.end_pred = nn.Linear(768, 512)             # 答案结束位置
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled = outputs.pooler_output
        sequence = outputs.last_hidden_state
        # 任务预测
        type_logits = self.type_classifier(pooled)
        start_logits = self.start_pred(sequence)
        end_logits = self.end_pred(sequence)
        return type_logits, start_logits, end_logits

3.3 训练策略优化

• 损失函数设计：

  def compute_loss(type_logits, start_logits, end_logits, 
                  type_labels, start_pos, end_pos, alpha=0.5):
      type_loss = F.cross_entropy(type_logits, type_labels)
      start_loss = F.cross_entropy(start_logits, start_pos)
      end_loss = F.cross_entropy(end_logits, end_pos)
      total_loss = alpha * type_loss + (1-alpha) * (start_loss + end_loss)/2
      return total_loss

• 学习率调度：使用线性预热+余弦衰减策略，避免共享层过早收敛。
• 早停机制：监控验证集上的联合损失，若连续3个epoch未下降则终止训练。

四、挑战与解决方案

4.1 负迁移问题

当辅助任务与主任务相关性不足时，模型性能可能下降。解决方案：

• 渐进式训练：先单独训练主任务至收敛，再引入辅助任务微调。

• 任务注意力机制：为每个任务学习动态权重，如：

  class TaskAttention(nn.Module):
      def __init__(self, hidden_size, num_tasks):
          super().__init__()
          self.task_proj = nn.Linear(hidden_size, num_tasks)
          self.context_proj = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
      def forward(self, hidden_states):
          task_scores = torch.softmax(self.task_proj(hidden_states[:,0]), dim=-1)  # 使用[CLS] token
          context = self.context_proj(hidden_states)
          weighted_context = torch.einsum('bt,bth->bh', task_scores, context)
          return weighted_context

4.2 数据不平衡

不同任务的数据量可能差异巨大。应对策略：

• 过采样少数任务：对数据量少的任务进行重复采样。
• 损失加权：根据任务数据量反比设置损失权重。

五、未来方向

1. 跨模态MTL：结合文本、图像、语音等多模态输入提升问答鲁棒性。
2. 元学习集成：通过MAML等算法快速适应新问答领域。
3. 可解释性增强：利用注意力可视化分析多任务间的知识流动。

结语

多任务学习为问答系统提供了高效的参数共享范式，尤其适合资源受限的场景。通过合理设计任务组合、梯度协调机制和训练策略，开发者可构建出性能更强、泛化能力更优的智能问答系统。斯坦福NLP课程第17讲的深度解析，为这一领域的研究与实践提供了扎实的理论基石与实战指南。