論文の概要: BlendX: Complex Multi-Intent Detection with Blended Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18277v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 06:13:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 18:16:31.387832
• Title: BlendX: Complex Multi-Intent Detection with Blended Patterns
• Title（参考訳）: BlendX:ブレンドパターンを用いた複合多点検出
• Authors: Yejin Yoon, Jungyeon Lee, Kangsan Kim, Chanhee Park, Taeuk Kim,
• Abstract要約: BlendXは、前者よりも多様なパターンを特徴とする洗練されたデータセットのスイートです。 データセット構築には,ルールベースと生成ツール – OpenAIのChatGPT – の両方を使用します。 BlendXの実験によると、最先端のMIDモデルは、新しいデータセットがもたらす課題に苦戦している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.852816974803059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue (TOD) systems are commonly designed with the presumption that each utterance represents a single intent. However, this assumption may not accurately reflect real-world situations, where users frequently express multiple intents within a single utterance. While there is an emerging interest in multi-intent detection (MID), existing in-domain datasets such as MixATIS and MixSNIPS have limitations in their formulation. To address these issues, we present BlendX, a suite of refined datasets featuring more diverse patterns than their predecessors, elevating both its complexity and diversity. For dataset construction, we utilize both rule-based heuristics as well as a generative tool -- OpenAI's ChatGPT -- which is augmented with a similarity-driven strategy for utterance selection. To ensure the quality of the proposed datasets, we also introduce three novel metrics that assess the statistical properties of an utterance related to word count, conjunction use, and pronoun usage. Extensive experiments on BlendX reveal that state-of-the-art MID models struggle with the challenges posed by the new datasets, highlighting the need to reexamine the current state of the MID field. The dataset is available at https://github.com/HYU-NLP/BlendX.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(TOD)システムは、各発話が単一の意図を表すことを前提として、一般的に設計されている。 しかし、この仮定は、ユーザが1つの発話内で複数の意図を頻繁に表現する現実世界の状況を正確に反映していないかもしれない。 マルチインテント検出(MID)への関心が高まっている一方で、MixATISやMixSNIPSといった既存のドメイン内のデータセットには、その定式化に制限がある。 これらの問題に対処するために、前者よりも多様なパターンを特徴とする洗練されたデータセットスイートであるBlendXを紹介し、その複雑さと多様性を高くする。 データセット構築には,ルールベースのヒューリスティックと生成ツール – OpenAIのChatGPT – の両方を使用します。 また,提案したデータセットの品質を確保するために,単語数,共同使用,代名詞使用に関する発話の統計的特性を評価する3つの新しい指標を導入する。 BlendXの大規模な実験によると、最先端のMIDモデルは、新しいデータセットがもたらす課題に対処し、MIDフィールドの現在の状態を再検討する必要性を強調している。 データセットはhttps://github.com/HYU-NLP/BlendXで公開されている。

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