論文の概要: APP: Adaptive Prototypical Pseudo-Labeling for Few-shot OOD Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13380v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 09:48:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 23:34:25.369884
• Title: APP: Adaptive Prototypical Pseudo-Labeling for Few-shot OOD Detection
• Title（参考訳）: APP:Few-shot OOD検出のための適応型Pseudo-Labeling
• Authors: Pei Wang, Keqing He, Yutao Mou, Xiaoshuai Song, Yanan Wu, Jingang Wang, Yunsen Xian, Xunliang Cai, Weiran Xu
• Abstract要約: 本稿では、少数のラベル付きINDデータと大量のラベル付き混合データしか存在しない、数ショットのOOD設定に焦点を当てる。 数発のOOD検出のためのアダプティブ擬似ラベル法(APP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.846633965439956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting out-of-domain (OOD) intents from user queries is essential for a task-oriented dialogue system. Previous OOD detection studies generally work on the assumption that plenty of labeled IND intents exist. In this paper, we focus on a more practical few-shot OOD setting where there are only a few labeled IND data and massive unlabeled mixed data that may belong to IND or OOD. The new scenario carries two key challenges: learning discriminative representations using limited IND data and leveraging unlabeled mixed data. Therefore, we propose an adaptive prototypical pseudo-labeling (APP) method for few-shot OOD detection, including a prototypical OOD detection framework (ProtoOOD) to facilitate low-resource OOD detection using limited IND data, and an adaptive pseudo-labeling method to produce high-quality pseudo OOD\&IND labels. Extensive experiments and analysis demonstrate the effectiveness of our method for few-shot OOD detection.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムでは、ユーザクエリからドメイン外インテント(OOD)を検出することが不可欠である。 従来のOOD検出研究は一般的に、多くのラベル付きIND意図が存在するという仮定で機能する。 本稿では、少数のラベル付きINDデータと、INDまたはOODに属する可能性のある大量のラベル付き混合データしか存在しない、より実用的な数ショットOOD設定に焦点を当てる。 新しいシナリオには2つの重要な課題がある。限られたindデータを使用して識別表現を学習し、ラベルのない混合データを活用する。 そこで本研究では,限られたINDデータを用いた低リソースOOD検出を容易にするプロトタイプOOD検出フレームワーク(ProtoOOD)や,高品質な擬似OODラベルを生成するための適応擬似ラベル作成手法を提案する。 大規模な実験と分析により,数発のOOD検出法の有効性が示された。

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