論文の概要: Human interaction classifier for LLM based chatbot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21647v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 14:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 17:41:37.618463
• Title: Human interaction classifier for LLM based chatbot
• Title（参考訳）: LLMに基づくチャットボットのためのヒューマンインタラクション分類器
• Authors: Diego Martín, Jordi Sanchez, Xavier Vizcaíno,
• Abstract要約: この研究は、人工知能ベースの環境、特にApplus+ IDIADAのインテリジェントエージェントAIDAにおいて、人間のインタラクションを分類するための様々なアプローチについて研究している。 LLMベースの分類器、TitanとCohereの埋め込みを使ったKNN、SVM、人工ニューラルネットワークなど、さまざまなモデルが比較されている。 その結果,Chereを組み込んだSVMおよびANNモデルは,LCMベースのアプローチに比べてF1スコアが優れ,実行時間も高速であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9012198585960439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates different approaches to classify human interactions in an artificial intelligence-based environment, specifically for Applus+ IDIADA's intelligent agent AIDA. The main objective is to develop a classifier that accurately identifies the type of interaction received (Conversation, Services, or Document Translation) to direct requests to the appropriate channel and provide a more specialized and efficient service. Various models are compared, including LLM-based classifiers, KNN using Titan and Cohere embeddings, SVM, and artificial neural networks. Results show that SVM and ANN models with Cohere embeddings achieve the best overall performance, with superior F1 scores and faster execution times compared to LLM-based approaches. The study concludes that the SVM model with Cohere embeddings is the most suitable option for classifying human interactions in the AIDA environment, offering an optimal balance between accuracy and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、人工知能に基づく環境における人間のインタラクションを分類するための様々なアプローチ、特にApplus+IDIADAのインテリジェントエージェントAIDAについて検討する。 主な目的は、受信したインタラクションのタイプ(会話、サービス、文書翻訳)を正確に識別し、適切なチャネルにリクエストを送信し、より専門的で効率的なサービスを提供する分類器を開発することである。 LLMベースの分類器、TitanとCohereの埋め込みを使ったKNN、SVM、人工ニューラルネットワークなど、さまざまなモデルが比較されている。 その結果,Chereを組み込んだSVMおよびANNモデルは,LCMベースのアプローチに比べてF1スコアが優れ,実行時間も高速であることがわかった。 この研究は、コヘア埋め込みを用いたSVMモデルはAIDA環境における人間のインタラクションを分類するのに最適な選択肢であり、精度と計算効率の最適なバランスを提供すると結論付けている。

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