論文の概要: Fuzzy Classification of Multi-intent Utterances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10830v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 02:15:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 13:59:41.558810
• Title: Fuzzy Classification of Multi-intent Utterances
• Title（参考訳）: マルチインテント発話のファジィ分類
• Authors: Geetanjali Bihani and Julia Taylor Rayz
• Abstract要約: 現在のインテント分類アプローチでは、バイナリインテントクラスメンバシップを自然言語発話に割り当てる。 本稿では,多言語発話だけでなく,単文の曖昧性にも対処するためのスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current intent classification approaches assign binary intent class memberships to natural language utterances while disregarding the inherent vagueness in language and the corresponding vagueness in intent class boundaries. In this work, we propose a scheme to address the ambiguity in single-intent as well as multi-intent natural language utterances by creating degree memberships over fuzzified intent classes. To our knowledge, this is the first work to address and quantify the impact of the fuzzy nature of natural language utterances over intent category memberships. Additionally, our approach overcomes the sparsity of multi-intent utterance data to train classification models by using a small database of single intent utterances to generate class memberships over multi-intent utterances. We evaluate our approach over two task-oriented dialog datasets, across different fuzzy membership generation techniques and approximate string similarity measures. Our results reveal the impact of lexical overlap between utterances of different intents, and the underlying data distributions, on the fuzzification of intent memberships. Moreover, we evaluate the accuracy of our approach by comparing the defuzzified memberships to their binary counterparts, across different combinations of membership functions and string similarity measures.
• Abstract（参考訳）: 現在の意図分類手法は、言語固有の曖昧さとそれに対応する曖昧さを無視しながら、自然言語の発話にバイナリーインテントクラスメンバーシップを割り当てている。 本研究では、ファジィ化意図クラス上での次数メンバシップを作成することにより、単一意図と多意図自然言語のあいまいさに対処する手法を提案する。 私たちの知る限りでは、インテントカテゴリのメンバシップに対する自然言語発話のファジィな性質の影響に対処し、定量化するのはこれが初めてです。 さらに,単発発話の小さなデータベースを用いて複数発発話におけるクラスメンバシップを生成することにより,分類モデルの学習における多目的発話データのスパース性を克服する。 異なるファジィメンバシップ生成手法と近似文字列類似度尺度を用いて,タスク指向の2つのダイアログデータセットに対するアプローチを評価した。 その結果、異なる意図の発話と基礎となるデータ分布との語彙的重なりが、意図のメンバーシップの曖昧さに与える影響が明らかになった。 さらに, メンバシップ関数と文字列類似度尺度の組み合わせにより, 難読化メンバシップとバイナリメンバシップを比較することにより, アプローチの正確性を評価する。

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