論文の概要: Exploring the Advantages of Dense-Vector to One-Hot Encoding of Intent Classes in Out-of-Scope Detection Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09021v1
• Date: Wed, 18 May 2022 15:56:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 12:39:51.982524
• Title: Exploring the Advantages of Dense-Vector to One-Hot Encoding of Intent Classes in Out-of-Scope Detection Tasks
• Title（参考訳）: アウト・オブ・スコープ検出タスクにおけるインテントクラスのワンホット符号化へのディエンスベクターの活用
• Authors: Claudio Pinhanez, Paulo Cavalin
• Abstract要約: 本研究は,OOS(Out-of-scope)入力の検出が必要な場合の意図の分類において,一般的なワンホット符号化方式の本質的な限界について検討する。 近年の研究では、目的クラスがドメイン固有知識に基づいて高密度ベクトルとして表現される場合、OOS検出の大幅な改善が示されているが、我々は、OOS空間の複雑さを表現するために、高密度ベクトルと1ホット符号化方式の利点により、そのような利得がより大きいと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work explores the intrinsic limitations of the popular one-hot encoding method in classification of intents when detection of out-of-scope (OOS) inputs is required. Although recent work has shown that there can be significant improvements in OOS detection when the intent classes are represented as dense-vectors based on domain specific knowledge, we argue in this paper that such gains are more likely due to advantages of dense-vector to one-hot encoding methods in representing the complexity of the OOS space. We start by showing how dense-vector encodings can create OOS spaces with much richer topologies than one-hot encoding methods. We then demonstrate empirically, using four standard intent classification datasets, that knowledge-free, randomly generated dense-vector encodings of intent classes can yield massive, over 20% gains over one-hot encodings, and also outperform the previous, domain knowledge-based, SOTA of one of the datasets. We finish by describing a novel algorithm to search for good dense-vector encodings and present initial but promising experimental results of its use.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,OOS(Out-of-scope)入力の検出が必要な場合の意図の分類において,一般的なワンホット符号化方式の本質的な限界について検討する。 近年の研究では、意図クラスがドメイン固有知識に基づいて密ベクトルとして表される場合、OOS検出に顕著な改善があることが示されたが、この論文では、OOS空間の複雑さを表す1ホット符号化法に対する密ベクトルの利点により、そのような利得はよりありそうである、と論じている。 まず、高密度ベクトルエンコーディングがワンホットエンコーディング法よりもはるかにリッチなトポロジを持つOOS空間をいかに作成できるかを示す。 次に、4つの標準インテント分類データセットを用いて、インテントクラスの知識フリーでランダムに生成された密集したベクトルエンコーディングが、1つのホットエンコーディングよりも20%以上大きな利益をもたらすこと、そして、以前の1つのデータセットのドメイン知識ベースsomaを上回っていることを実証する。 そこで我々は,高密度ベクトル符号化を探索する新しいアルゴリズムを記述し,その使用の初期かつ有望な実験結果を示す。

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