論文の概要: Analysis of Utterance Embeddings and Clustering Methods Related to Intent Induction for Task-Oriented Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02021v2
• Date: Tue, 6 Dec 2022 01:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 13:09:14.094431
• Title: Analysis of Utterance Embeddings and Clustering Methods Related to Intent Induction for Task-Oriented Dialogue
• Title（参考訳）: タスク指向対話におけるインテント誘導による発話埋め込みとクラスタリング手法の解析
• Authors: Jeiyoon Park, Yoonna Jang, Chanhee Lee, Heuiseok Lim
• Abstract要約: 本稿では,タスク指向のダイアログスキーマの設計において,重要な課題を克服するための教師なしアプローチについて検討する。 意図の自動誘導には,(1)インテントラベリングのためのクラスタリングアルゴリズム,(2)ユーザ発話の埋め込み空間の2つの因果関係を仮定する。 クラスタリングによる事前学習により,NMI, ARI, F1, 精度, インテント誘導タスクにおけるサンプルカバレッジが大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.449841326049681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates unsupervised approaches to overcome quintessential challenges in designing task-oriented dialog schema: assigning intent labels to each dialog turn (intent clustering) and generating a set of intents based on the intent clustering methods (intent induction). We postulate there are two salient factors for automatic induction of intents: (1) clustering algorithm for intent labeling and (2) user utterance embedding space. We compare existing off-the-shelf clustering models and embeddings based on DSTC11 evaluation. Our extensive experiments demonstrate that we sholud add two huge caveat that selection of utterance embedding and clustering method in intent induction task should be very careful. We also present that pretrained MiniLM with Agglomerative clustering shows significant improvement in NMI, ARI, F1, accuracy and example coverage in intent induction tasks. The source code for reimplementation will be available at Github.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タスク指向ダイアログスキーマの設計における非教師なしアプローチについて検討する。各ダイアログターンにインテントラベルを割り当てる(インテントクラスタリング)とともに,インテントクラスタリング手法(インテント誘導)に基づいたインテントセットを生成する。 意図の自動誘導には,(1)インテントラベリングのためのクラスタリングアルゴリズム,(2)ユーザ発話の埋め込み空間の2つの因果関係を仮定する。 既存の市販クラスタリングモデルとDSTC11評価に基づく埋め込みを比較した。 広範な実験により,インテント誘導タスクにおける発話埋め込みとクラスタリング方法の選択が非常に注意すべき2つの大きな注意点が付け加えられた。 また,Agglomerative clusteringによる事前学習したMiniLMは,NMI,ARI,F1,精度,インテント誘導タスクにおけるサンプルカバレッジを著しく向上させることを示した。 再実装のためのソースコードはgithubで入手できる。

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