論文の概要: Towards Open Intent Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05823v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 10:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:14:16.598363
• Title: Towards Open Intent Detection
• Title（参考訳）: オープンインテント検出に向けて
• Authors: Hanlei Zhang, Hua Xu, Shaojie Zhao, Qianrui Zhou
• Abstract要約: 現在の手法は、事前の知識を使わずにオープンインテントを検出するために、堅牢な表現を学習する際の制限がある。 本稿では,これらの問題に対処する独自のパイプラインフレームワークであるDA-ADBを紹介する。 オープンな意図検出のために、距離認識戦略と特徴空間に適応した適切な決定境界を備えた識別意図特徴を順次学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.10123071366136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The open intent detection problem is presented in this paper, which aims to identify known intents and detect open intent in natural language understanding. Current methods have two core challenges. On the one hand, the existing methods have limitations in learning robust representations to detect the open intent without any prior knowledge. On the other hand, there lacks an effective approach to learning the specific and compact decision boundary to distinguish the known intents and the open intent. This paper introduces an original pipeline framework, DA-ADB, to address these issues, which successively learns discriminative intent features with distance-aware strategy and appropriate decision boundaries adaptive to the feature space for open intent detection. The proposed method first leverages distance information to enhance the distinguishing capability of the intent representations. Then, it obtains discriminative decision boundaries adaptive to the known intent feature space by balancing both the empirical and open space risks. Extensive experiments show the effectiveness of distance-aware and boundary learning strategies. Compared with the state-of-the-art methods, our method achieves substantial improvements on three benchmark intent datasets. It also yields robust performance with different proportions of labeled data and known categories.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語理解におけるオープンインテントの同定と,オープンインテントの検出を目的としたオープンインテント検出問題を提案する。 現在の手法には2つの課題がある。 一方、既存の手法では、事前の知識なしにオープンインテントを検出するためのロバスト表現の学習に制限がある。 一方で、既知の意図とオープンな意図を区別するために、特定かつコンパクトな決定境界を学ぶための効果的なアプローチが欠如している。 本稿では,これらの問題に対して,遠隔認識戦略とオープンインテント検出のための特徴空間に適応した適切な決定境界を用いて識別的意図特徴を逐次学習する最初のパイプラインフレームワークであるda-adbを提案する。 提案手法はまず距離情報を利用して意図表現の識別能力を向上する。 そして、経験的及び開放的リスクのバランスをとることにより、既知の意図的特徴空間に適応した判別的決定境界を得る。 広汎な実験は、距離認識および境界学習戦略の有効性を示す。 本手法は最先端手法と比較して,3つのベンチマークインテントデータセットにおいて大幅な改善を実現する。 また、ラベル付きデータと既知のカテゴリの比率が異なる堅牢なパフォーマンスが得られる。

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