論文の概要: Intent Detection with WikiHow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05781v2
• Date: Sat, 12 Dec 2020 15:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 07:57:20.768434
• Title: Intent Detection with WikiHow
• Title（参考訳）: wikihowによる意図検出
• Authors: Li Zhang, Qing Lyu, Chris Callison-Burch
• Abstract要約: 私たちのモデルは、wikiHowでトレーニングされているため、多くのアクションから幅広い目的を予測できます。 我々のモデルは、Snipsデータセット、Guided Dialogueデータセット、およびFacebookの多言語ダイアログデータセットの3つの言語で最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.28719498563396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern task-oriented dialog systems need to reliably understand users' intents. Intent detection is most challenging when moving to new domains or new languages, since there is little annotated data. To address this challenge, we present a suite of pretrained intent detection models. Our models are able to predict a broad range of intended goals from many actions because they are trained on wikiHow, a comprehensive instructional website. Our models achieve state-of-the-art results on the Snips dataset, the Schema-Guided Dialogue dataset, and all 3 languages of the Facebook multilingual dialog datasets. Our models also demonstrate strong zero- and few-shot performance, reaching over 75% accuracy using only 100 training examples in all datasets.
• Abstract（参考訳）: 現代のタスク指向ダイアログシステムは、ユーザの意図を確実に理解する必要がある。 インテント検出は、注釈付きデータが少ないため、新しいドメインや新しい言語に移行する際に最も難しい。 この課題に対処するために,事前学習した意図検出モデルを提案する。 我々のモデルは、包括的な教育ウェブサイトであるwikiHowでトレーニングされているため、多くのアクションから幅広い目的を予測できる。 我々のモデルは、Snipsデータセット、Schema-Guided Dialogueデータセット、およびFacebookの多言語ダイアログデータセットの3言語で最先端の結果を得る。 当社のモデルは、ゼロショットと少数ショットのパフォーマンスも強く、すべてのデータセットでたった100のトレーニング例を使用して75%以上の精度を実現しています。

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