論文の概要: Interpretation of the Intent Detection Problem as Dynamics in a Low-dimensional Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02838v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 21:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 15:28:57.197615
• Title: Interpretation of the Intent Detection Problem as Dynamics in a Low-dimensional Space
• Title（参考訳）: 低次元空間におけるインテント検出問題のダイナミクスとしての解釈
• Authors: Eduardo Sanchez-Karhunen, Jose F. Quesada-Moreno, Miguel A. Gutiérrez-Naranjo,
• Abstract要約: 本研究では,異なるRNNアーキテクチャがSNIPSインテント検出問題をどのように解決するかを検討する。 予測を生成するため、RNNは、出力層行列列方向に空間的に整列して、具体的な領域に向かって軌道を操縦する。 本研究は,意図検出タスクを解くネットワークの内部動作に関する新たな知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intent detection is a text classification task whose aim is to recognize and label the semantics behind a users query. It plays a critical role in various business applications. The output of the intent detection module strongly conditions the behavior of the whole system. This sequence analysis task is mainly tackled using deep learning techniques. Despite the widespread use of these techniques, the internal mechanisms used by networks to solve the problem are poorly understood. Recent lines of work have analyzed the computational mechanisms learned by RNNs from a dynamical systems perspective. In this work, we investigate how different RNN architectures solve the SNIPS intent detection problem. Sentences injected into trained networks can be interpreted as trajectories traversing a hidden state space. This space is constrained to a low-dimensional manifold whose dimensionality is related to the embedding and hidden layer sizes. To generate predictions, RNN steers the trajectories towards concrete regions, spatially aligned with the output layer matrix rows directions. Underlying the system dynamics, an unexpected fixed point topology has been identified with a limited number of attractors. Our results provide new insights into the inner workings of networks that solve the intent detection task.
• Abstract（参考訳）: Intent Detectionは、ユーザクエリの背後にあるセマンティクスを認識し、ラベル付けすることを目的としたテキスト分類タスクである。 様々なビジネスアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 インテント検出モジュールの出力は、システム全体の動作を強く条件付ける。 このシーケンス解析タスクは、主にディープラーニング技術を用いて取り組まれる。 これらの手法が広く用いられているにもかかわらず、ネットワークが問題の解決に使っている内部メカニズムはよく理解されていない。 最近の研究の行は、動的システムの観点からRNNが学習した計算機構を分析している。 本研究では,異なるRNNアーキテクチャがSNIPSインテント検出問題をどのように解決するかを検討する。 訓練されたネットワークに挿入された文は、隠れた状態空間を横断する軌跡と解釈できる。 この空間は、次元が埋め込みや隠された層の大きさと関連している低次元多様体に制約される。 予測を生成するため、RNNは、出力層行列列方向に空間的に整列して、具体的な領域に向かって軌道を操縦する。 系の力学の下では、予期せぬ固定点位相が限られた数のアトラクタと同一視されている。 本研究は,意図検出タスクを解くネットワークの内部動作に関する新たな知見を提供する。

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