時間関係タスクを対象にしたマルチタスク学習におけるデータの親和性の解析

本研究では，時間的常識推論を中心とした時間に関係する複数のタスクにおける言語モデルの汎用性に焦点を当て，マルチタスク学習を行うことにより時間的知識の理解に適した言語モデルの構築を行った．マルチタスク学習を行った結果，使用するデータセットにより精度が向上する場合もあるものの，実験結果にばらつきがあることがわかった．その結果を踏まえ，マルチタスク学習において共有する潜在空間での各データセットの分布を可視化することによる分析を行い，分布が近いデータセット同士を使用した場合に，マルチタスク学習の精度の向上が見られることを確認した．