論文の概要: Composed Variational Natural Language Generation for Few-shot Intents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10056v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 17:48:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 04:49:18.482812
• Title: Composed Variational Natural Language Generation for Few-shot Intents
• Title（参考訳）: 数発インテントを用いた変分自然言語生成
• Authors: Congying Xia, Caiming Xiong, Philip Yu, Richard Socher
• Abstract要約: 現実的な不均衡シナリオにおいて、数ショットのインテントに対するトレーニング例を生成します。 生成した発話の質を評価するために、一般化された複数ショット意図検出タスクについて実験を行った。 提案モデルでは,2つの実世界の意図検出データセットに対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.37774762596123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we focus on generating training examples for few-shot intents in the realistic imbalanced scenario. To build connections between existing many-shot intents and few-shot intents, we consider an intent as a combination of a domain and an action, and propose a composed variational natural language generator (CLANG), a transformer-based conditional variational autoencoder. CLANG utilizes two latent variables to represent the utterances corresponding to two different independent parts (domain and action) in the intent, and the latent variables are composed together to generate natural examples. Additionally, to improve the generator learning, we adopt the contrastive regularization loss that contrasts the in-class with the out-of-class utterance generation given the intent. To evaluate the quality of the generated utterances, experiments are conducted on the generalized few-shot intent detection task. Empirical results show that our proposed model achieves state-of-the-art performances on two real-world intent detection datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現実的不均衡シナリオにおいて,最小ショットインテントのトレーニング例の生成に着目する。 既存の多ショットインテントと少数ショットインテントの接続を構築するために,インテントをドメインとアクションの組み合わせとみなし,トランスフォーマーに基づく条件付き変分自動エンコーダである合成変分自然言語生成器(CLANG)を提案する。 CLANGは2つの潜伏変数を用いて意図の中の2つの異なる独立部分(ドメインとアクション)に対応する発話を表現し、潜伏変数は結合して自然例を生成する。 さらに、生成学習を改善するために、クラス内とクラス外発話生成とを対比した対照的な正規化損失を採用する。 生成した発話の品質を評価するために、一般化されたマイナショットインテント検出タスクについて実験を行う。 実験結果から,提案モデルが2つの実世界の意図検出データセット上で最先端の性能を達成することを示す。

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