論文の概要: A Hybrid Architecture for Out of Domain Intent Detection and Intent
Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04134v2
- Date: Sun, 30 Jul 2023 16:38:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 23:15:47.282851
- Title: A Hybrid Architecture for Out of Domain Intent Detection and Intent
Discovery
- Title（参考訳）: ドメイン外インテント検出とインテント発見のためのハイブリッドアーキテクチャ
- Authors: Masoud Akbari, Ali Mohades, M. Hassan Shirali-Shahreza
- Abstract要約: Out of Scope (OOS) と Out of Domain (OOD) の入力はタスク指向システムに問題をもたらす可能性がある。
タスク指向対話システムにおいて、Intent Detectionのモデルをトレーニングするためにラベル付きデータセットが必要である。
ラベル付きデータセットの作成には時間がかかり、人的リソースが必要です。
その結果,OOD/OOS Intent Detection と Intent Discovery の双方のモデルが優れた結果が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Intent Detection is one of the tasks of the Natural Language Understanding
(NLU) unit in task-oriented dialogue systems. Out of Scope (OOS) and Out of
Domain (OOD) inputs may run these systems into a problem. On the other side, a
labeled dataset is needed to train a model for Intent Detection in
task-oriented dialogue systems. The creation of a labeled dataset is
time-consuming and needs human resources. The purpose of this article is to
address mentioned problems. The task of identifying OOD/OOS inputs is named
OOD/OOS Intent Detection. Also, discovering new intents and pseudo-labeling of
OOD inputs is well known by Intent Discovery. In OOD intent detection part, we
make use of a Variational Autoencoder to distinguish between known and unknown
intents independent of input data distribution. After that, an unsupervised
clustering method is used to discover different unknown intents underlying
OOD/OOS inputs. We also apply a non-linear dimensionality reduction on OOD/OOS
representations to make distances between representations more meaning full for
clustering. Our results show that the proposed model for both OOD/OOS Intent
Detection and Intent Discovery achieves great results and passes baselines in
English and Persian languages.
- Abstract（参考訳）: Intent Detectionは、タスク指向対話システムにおける自然言語理解ユニット(NLU)のタスクの1つである。
Out of Scope (OOS) と Out of Domain (OOD) の入力は、これらのシステムを問題に陥る可能性がある。
一方、タスク指向対話システムにおいて、Intent Detectionのモデルをトレーニングするためにラベル付きデータセットが必要である。
ラベル付きデータセットの作成には時間がかかり、人的リソースが必要です。
この記事の目的は、上記の問題に対処することである。
OOD/OOS入力を識別するタスクは、OOD/OOS Intent Detectionと呼ばれる。
また、新しい意図の発見やOOD入力の擬似ラベル付けもIntent Discoveryでよく知られている。
OODインテント検出部では,入力データ分布に依存しない未知のインテントを識別するために変分オートエンコーダを用いる。
その後、教師なしクラスタリング法を用いて、OOD/OOS入力の裏にある異なる未知の意図を発見する。
また,OOD/OOS表現に対して,クラスタリングに満ちた表現間の距離を拡大するために,非線形次元削減手法を適用した。
提案手法は,OOD/OOS Intent DetectionとIntent Discoveryの双方で優れた結果が得られ,英語とペルシア語のベースラインを通過することを示す。
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