问题一：现有的自然语言领域的终身学习方法主要关注哪种学习环境？
现有的自然语言领域的终身学习方法主要关注哪种学习环境？
参考回答：
现有的自然语言领域的终身学习方法主要关注有监督的学习环境。
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问题二：为什么半监督终身语言学习是重要的？
为什么半监督终身语言学习是重要的？
参考回答：
在现实世界的场景中，有标数据通常是昂贵且耗时的，而无标数据数量众多且容易收集，并携带着丰富的语义信息。因此，半监督终身语言学习能够利用这些无标数据来提升模型的性能，具有重要的实际应用价值。
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问题三：Semi-Supervised Lifelong Language Learning 中提出了什么设定来应对有标数据稀缺的问题？
Semi-Supervised Lifelong Language Learning 中提出了什么设定来应对有标数据稀缺的问题？
参考回答：
Semi-Supervised Lifelong Language Learning 提出了一种新的设定，即半监督终身语言学习，其中每个顺序到达的语言任务都带有少量的标记数据和大量的无标数据。
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问题四：如何缓解灾难性遗忘的问题？
如何缓解灾难性遗忘的问题？
参考回答：
为了缓解灾难性遗忘的问题，Semi-Supervised Lifelong Language Learning 为每个任务分配特定的参数，以避免模型学习新任务时对旧任务所学过的参数造成干扰。
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问题五：Semi-Supervised Lifelong Language Learning 中提到的两个挑战是什么？
Semi-Supervised Lifelong Language Learning 中提到的两个挑战是什么？
参考回答：
Semi-Supervised Lifelong Language Learning 中提到的两个挑战是：(1) 如何充分利用无标数据来提升每个到来的语言任务？(2) 如何利用无标数据来鼓励知识迁移到以前学习过的任务？
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