human: Given a node-centered hypergraph: <hypergraph>, where nodes represent papers and hyperedges represent sets of papers co-cited by a source paper.

Details of the hypergraph:
Center node: "one model to rule them all multitask and multilingual modelling for lexical analysis"
  Abstract: Wanneer je een nieuwe vaardigheid leert maak je gebruik van de vaardigheden en kennis die je al bezit. Als je bijvoorbeeld een ervaren violist bent, is het waarschijnlijk makkelijker om ook cello te leren spelen. Ook bij het leren van een nieuwe taal maak je gebruik van de talen die je al beheerst. Bijvoorbeeld, als je moedertaal Noors is en je besluit dat je Nederlands wil gaan leren, dan maakt het grote aantal woorden dat op elkaar lijkt in die twee talen het waarschijnlijk makkelijker om de nieuwe taal te leren. In dit proefschrift kijk ik naar het leren van meerdere taken, het leren van meerdere talen en de combinatie daarvan, in het kader van natural language processing (NLP): de computationele analyse van menselijke taal. Hoewel deze twee soorten van leren aan de oppervlakte misschien anders lijken, laat ik in mijn proefschrift zien dat ze meerdere overeenkomsten hebben. Terwijl de traditionele NLP-benaderingen slechts een enkele taak of taal tegelijk behandelen, is het doel van dit proefschrift juist om onderzoeksvragen die deze grenzen overschrijden te beantwoorden. Dit heeft als doel dat kleinere talen op de lange termijn kunnen profiteren van de vooruitgang die in NLP wordt geboekt, aangezien deze momenteel grotendeels ten goede komt aan grotere talen. Dit kan positieve gevolgen hebben voor bijvoorbeeld taalbehoud, omdat sprekers van minderheidstalen een lagere druk zullen voelen om meerderheidstalen te gebruiken. Op de korte termijn zullen de antwoorden op de specifieke onderzoeksvragen van dit proefschrift nuttig zijn voor NLP-onderzoekers die naar hetzelfde doel streven.

Connected through hyperedge HE-1 (induced by source paper "transductive auxiliary task self training for neural multi task models"):
  with members:
    - "choosing transfer languages for cross lingual learning"
    - "deep contextualized word representations"
    - "bert pre training of deep bidirectional transformers for language understanding"
    - "neural amr sequence to sequence models for parsing and generation"
    - "the parallel meaning bank towards a multilingual corpus of translations annotated with compositional meaning representations"
    - "learning to select data for transfer learning with bayesian optimization"
    - "semantic tagging with deep residual networks"
    - "multilingual part of speech tagging with bidirectional long short term memory models and auxiliary loss"

Connected through hyperedge HE-2 (induced by source paper "multitask and multilingual modelling for lexical analysis"):
  with members:
    - "parameter sharing between dependency parsers for related languages"
    - "from phonology to syntax unsupervised linguistic typology at different levels with language embeddings"
    - "tracking typological traits of uralic languages in distributed language representations"
    - "the parallel meaning bank towards a multilingual corpus of translations annotated with compositional meaning representations"
    - "semantic tagging with deep residual networks"
    - "byte based language identification with deep convolutional networks"

Connected through hyperedge HE-3 (induced by source paper "copenhagen at conll sigmorphon 2018 multilingual inflection in context with explicit morphosyntactic decoding"):
  with members:
    - "parameter sharing between dependency parsers for related languages"
    - "one shot neural cross lingual transfer for paradigm completion"
    - "semantic tagging with deep residual networks"
    - "multilingual part of speech tagging with bidirectional long short term memory models and auxiliary loss"

Question: Please tell me which class the center node belongs to. The 40 classes are: cs.NA(Numerical Analysis), cs.MM(Multimedia), cs.LO(Logic in Computer Science), cs.CY(Computers and Society), cs.CR(Cryptography and Security), cs.DC(Distributed, Parallel, and Cluster Computing), cs.HC(Human-Computer Interaction), cs.CE(Computational Engineering, Finance, and Science), cs.NI(Networking and Internet Architecture), cs.CC(Computational Complexity), cs.AI(Artificial Intelligence), cs.MA(Multiagent Systems), cs.GL(General Literature), cs.NE(Neural and Evolutionary Computing), cs.SC(Symbolic Computation), cs.AR(Hardware Architecture), cs.CV(Computer Vision and Pattern Recognition), cs.GR(Graphics), cs.ET(Emerging Technologies), cs.SY(Systems and Control), cs.CG(Computational Geometry), cs.OH(Other Computer Science), cs.PL(Programming Languages), cs.SE(Software Engineering), cs.LG(Machine Learning), cs.SD(Sound), cs.SI(Social and Information Networks), cs.RO(Robotics), cs.IT(Information Theory), cs.PF(Performance), cs.CL(Computation and Language), cs.IR(Information Retrieval), cs.MS(Mathematical Software), cs.FL(Formal Languages and Automata Theory), cs.DS(Data Structures and Algorithms), cs.OS(Operating Systems), cs.GT(Computer Science and Game Theory), cs.DB(Databases), cs.DL(Digital Libraries), cs.DM(Discrete Mathematics). Directly output the class name.

gpt: cs.CL(Computation and Language)