《Hierarchical shared transfer learning for biomedical named entity recognition》这篇论文写一篇论文阅读报告

《Hierarchical shared transfer learning for biomedical named entity recognition》这篇论文主要介绍了一种层次共享迁移学习方法，用于生物医学命名实体识别（Biomedical Named Entity Recognition，简称BioNER）任务。在该方法中，作者提出了一种层次化共享的模型结构，该结构可以同时学习多个相关的BioNER任务，并利用迁移学习从一个任务中学习到的知识来提高其他任务的性能。

在该方法中，作者首先在多个BioNER任务之间构建了一个层次结构，该结构将不同的任务分为不同的层次，并将具有相似特征的任务放在同一层中。然后，作者通过在底层任务上进行迁移学习来提高上层任务的性能。具体而言，作者利用在底层任务中学习到的词向量和字符向量来初始化上层任务的模型，并通过在上层任务中训练共享的神经网络来进一步优化模型性能。

为了评估该方法的性能，作者将其应用于多个BioNER任务，并与其他现有的方法进行比较。实验结果表明，该方法可以在不同的BioNER任务中获得比其他方法更好的性能，并且可以在不同的任务之间实现有效的知识共享和迁移学习。

总的来说，《Hierarchical shared transfer learning for biomedical named entity recognition》这篇论文提出了一种新颖的层次共享迁移学习方法，用于解决生物医学命名实体识别任务。该方法具有很好的性能，并且可以在不同的任务之间实现有效的知识共享和迁移学习。该方法的创新之处在于，它将多个BioNER任务组织成一个层次结构，并利用迁移学习从一个任务中学习到的知识来提高其他任务的性能。这种方法可以有效地利用不同任务之间的相似性，从而提高模型的泛化能力和性能