Sebastian Ruder 是 NLP 领域的知名博主，近日，他公开了自己的博士论文《Neural Transfer Learning for Natural Language Processing》。他认为更明确的迁移学习是解决训练数据缺乏和提高自然语言处理模型下游性能的关键，并展示了来自相关领域、任务和语言的迁移知识的实验结果来支持这一假设。对 NLP 迁移学习感兴趣的读者可以了解一下。