Multi-task Learning的工作: Contribuions 提出了: 利用更加丰富的unlabeled data 利用multi-task learning来提供complementary information,让预测更准确 来分别解决之前工作的问题: 都需要 sufficient amount of annotated data,but annotated data are all captured in limited scenes. 实验中作者发现之前的算法 ne- M