論文の概要: LARA: Linguistic-Adaptive Retrieval-Augmentation for Multi-Turn Intent Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16504v3
• Date: Mon, 14 Oct 2024 03:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:01:50.865520
• Title: LARA: Linguistic-Adaptive Retrieval-Augmentation for Multi-Turn Intent Classification
• Title（参考訳）: LARA: 言語順応型検索機能強化による多段階インテント分類
• Authors: Junhua Liu, Yong Keat Tan, Bin Fu, Kwan Hui Lim,
• Abstract要約: LARAは言語適応型検索・拡張フレームワークで、6言語にわたるマルチターン分類タスクの精度を高める。 実験により,LARAは多ターン目的分類タスクにおける最先端性能を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.459396785817196
• License:
• Abstract: Multi-turn intent classification is notably challenging due to the complexity and evolving nature of conversational contexts. This paper introduces LARA, a Linguistic-Adaptive Retrieval-Augmentation framework to enhance accuracy in multi-turn classification tasks across six languages, accommodating a large number of intents in chatbot interactions. LARA combines a fine-tuned smaller model with a retrieval-augmented mechanism, integrated within the architecture of LLMs. The integration allows LARA to dynamically utilize past dialogues and relevant intents, thereby improving the understanding of the context. Furthermore, our adaptive retrieval techniques bolster the cross-lingual capabilities of LLMs without extensive retraining and fine-tuning. Comprehensive experiments demonstrate that LARA achieves state-of-the-art performance on multi-turn intent classification tasks, enhancing the average accuracy by 3.67\% from state-of-the-art single-turn intent classifiers.
• Abstract（参考訳）: 会話コンテキストの複雑さと進化の性質のため、多ターン意図分類は特に困難である。 本稿では,言語適応型検索・拡張フレームワークであるLARAについて紹介する。 LARAは、細調整された小さなモデルと、LLMのアーキテクチャに組み込まれた検索拡張機構を組み合わせる。 この統合により、LARAは過去の対話と関連する意図を動的に活用し、コンテキストの理解を改善することができる。 さらに, 適応検索技術により, LLMの言語横断能力が向上し, 広範囲なリトレーニングや微調整が不要となった。 総合的な実験により、LARAはマルチターンインテント分類タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成し、最先端シングルターンインテント分類器から平均精度を3.67倍に向上することを示した。

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