論文の概要: Watch the Neighbors: A Unified K-Nearest Neighbor Contrastive Learning Framework for OOD Intent Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08909v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 10:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:34:21.732011
• Title: Watch the Neighbors: A Unified K-Nearest Neighbor Contrastive Learning Framework for OOD Intent Discovery
• Title（参考訳）: 隣人を見る:OODインテント発見のためのK-Nearest Neighbor Contrastive Learning Framework
• Authors: Yutao Mou, Keqing He, Pei Wang, Yanan Wu, Jingang Wang, Wei Wu, Weiran Xu
• Abstract要約: 我々は、OODの意図を発見するために、K-アレスト近傍のコントラスト学習フレームワークを提案する。 IND事前学習段階において,クラス内多様性を維持しつつ,クラス間の識別的特徴を学習するためのKCL目標を提案する。 OODクラスタリングの段階では、真の強陰性サンプルをマイニングしてコンパクトクラスタを形成するKCC法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.69035328161356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering out-of-domain (OOD) intent is important for developing new skills in task-oriented dialogue systems. The key challenges lie in how to transfer prior in-domain (IND) knowledge to OOD clustering, as well as jointly learn OOD representations and cluster assignments. Previous methods suffer from in-domain overfitting problem, and there is a natural gap between representation learning and clustering objectives. In this paper, we propose a unified K-nearest neighbor contrastive learning framework to discover OOD intents. Specifically, for IND pre-training stage, we propose a KCL objective to learn inter-class discriminative features, while maintaining intra-class diversity, which alleviates the in-domain overfitting problem. For OOD clustering stage, we propose a KCC method to form compact clusters by mining true hard negative samples, which bridges the gap between clustering and representation learning. Extensive experiments on three benchmark datasets show that our method achieves substantial improvements over the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムにおける新しいスキル開発には,out-of-domain(ood)インテントの発見が重要である。 主な課題は、事前ドメイン内(IND)知識をOODクラスタリングに転送する方法と、OOD表現とクラスタ割り当てを共同で学習する方法である。 従来の手法はドメイン内オーバーフィッティングの問題に悩まされており、表現学習とクラスタリングの目的の間には自然なギャップがある。 本稿では,OODの意図を発見するために,K-nearest近傍のコントラスト学習フレームワークを提案する。 具体的には,ind事前学習段階において,クラス内多様性を維持しつつクラス間識別特徴を学習し,ドメイン内オーバーフィッティング問題を緩和するkcl目標を提案する。 OODクラスタリングの段階では,クラスタリングと表現学習のギャップを埋める真の負のサンプルをマイニングすることで,コンパクトクラスタを形成するKCC手法を提案する。 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よりも大幅に改善されていることが示された。

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