論文の概要: Deep Open Intent Classification with Adaptive Decision Boundary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10209v5
• Date: Thu, 1 Apr 2021 13:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:18:02.826606
• Title: Deep Open Intent Classification with Adaptive Decision Boundary
• Title（参考訳）: 適応的決定境界を用いた深いオープンインテント分類
• Authors: Hanlei Zhang, Hua Xu, Ting-En Lin
• Abstract要約: オープン意図分類のための適応決定境界(ADB)を学習するための後処理手法を提案する。 具体的には,経験的リスクとオープンスペースリスクを両立させる新たな損失関数を提案する。 私たちのアプローチは、ラベル付きデータが少なく、既知の意図が少ないと驚くほど非感受性です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.478553057876972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open intent classification is a challenging task in dialogue systems. On the one hand, it should ensure the quality of known intent identification. On the other hand, it needs to detect the open (unknown) intent without prior knowledge. Current models are limited in finding the appropriate decision boundary to balance the performances of both known intents and the open intent. In this paper, we propose a post-processing method to learn the adaptive decision boundary (ADB) for open intent classification. We first utilize the labeled known intent samples to pre-train the model. Then, we automatically learn the adaptive spherical decision boundary for each known class with the aid of well-trained features. Specifically, we propose a new loss function to balance both the empirical risk and the open space risk. Our method does not need open intent samples and is free from modifying the model architecture. Moreover, our approach is surprisingly insensitive with less labeled data and fewer known intents. Extensive experiments on three benchmark datasets show that our method yields significant improvements compared with the state-of-the-art methods. The codes are released at https://github.com/thuiar/Adaptive-Decision-Boundary.
• Abstract（参考訳）: オープンインテント分類は対話システムにおいて難しい課題である。 一方で、既知の意図の識別の品質を保証する必要がある。 一方、事前の知識なしにオープン(未知)の意図を検出する必要がある。 現在のモデルは、既知の意図とオープン意図の両方のパフォーマンスのバランスをとるための適切な決定境界を見つける場合に限られている。 本稿では,オープン意図分類のための適応決定境界(ADB)を学習するための後処理手法を提案する。 まず,ラベル付き既知のインテントサンプルを使用してモデルを事前学習する。 次に,よく訓練された特徴の助けを借りて,各既知のクラスに対する適応球面決定境界を自動的に学習する。 具体的には,経験的リスクとオープンスペースリスクを両立させる新たな損失関数を提案する。 このメソッドはオープンインテントのサンプルは必要とせず、モデルアーキテクチャの変更は行わない。 さらに、私たちのアプローチはラベル付きデータの少ないことと、既知の意図の少ないことに驚くほど敏感です。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々の手法は最先端の手法と比較して大きな改善をもたらすことが示された。 コードはhttps://github.com/thuiar/adaptive-decision-boundaryでリリースされる。

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