多任务学习是指同时学习多个相关任务的一种机器学习技术。在自然语言处理领域，多任务学习被广泛应用于各种任务，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。与传统的单任务学习相比，多任务学习可以提高模型的泛化能力，并且可以将各个任务之间的相关性进行利用，从而提高模型的性能。
多任务学习的基本思想是，将多个任务的数据池合并，共同训练一个模型，同时优化多个任务的目标函数。这样做的好处是，一个模型可以同时处理多个任务，在处理某一个任务时，可以将其它任务的模型信息利用起来，从而更加准确地完成任务。除此之外，多任务学习还可以避免过拟合的问题，因为模型需要在多个任务上优化。
下面，我们来看两个具体的NLP多任务学习的示例：
示例一：联合学习文本分类和情感分析
在该示例中，我们考虑同时学习文本分类和情感分析两个任务。这两个任务可以被看作是相关的，因为情感分析往往需要判断句子的情感属性，而情感属性又往往与文本分类的类别相关。我们可以采用如下的模型：
输入层 -> 词嵌入层 -> CNN层 -> 全连接层 -> softmax分类器
其中，CNN层和全连接层是共享的，而输入层和输出层则是根据不同任务进行设置的。具体来说，输入层可以选取不同的词向量表示，而输出层则是针对不同任务建立的分类器。在训练过程中，我们需要同时优化两个任务的目标函数，即文本分类的交叉熵损失和情感分析的均方误差损失。
示例二：联合学习多语言机器翻译
在该示例中，我们考虑同时学习多语言的机器翻译任务，这些任务包括英法翻译、英德翻译等。我们可以采用如下的模型：
输入层 -> 词嵌入层 -> 编码-解码模型 -> 输出层
其中，编码-解码模型是共享的，不同的语言翻译任务可以根据输入的语言和输出的语言不同，建立相应的输入和输出层。在训练过程中，我们需要同时优化多个翻译任务的目标函数，即不同语言翻译的交叉熵损失。
综上所述，在NLP中，多任务学习可以极大地提高模型的泛化能力和性能，可以应用于各种任务，例如文本分类、机器翻译等。通过共享模型参数和优化多个任务的目标函数，我们可以让一个模型同时处理多个任务，从而更加准确地完成任务。