本文提出了一种分布式异步优化的多任务学习框架，旨在解决数据分散存储的挑战并提升模型的泛化性能。研究表明，该方法在合成和实际数据集上表现优异，探索了任务相关性及动态模型的构建，推动了自然语言处理领域的多任务学习应用。
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