論文の概要: Diversity-grounded Channel Prototypical Learning for Out-of-Distribution Intent Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11114v2
• Date: Fri, 20 Sep 2024 14:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-23 13:03:05.991148
• Title: Diversity-grounded Channel Prototypical Learning for Out-of-Distribution Intent Detection
• Title（参考訳）: 分布外インテント検出のためのダイバーシティグラウンドチャネルプロトタイプ学習
• Authors: Bo Liu, Liming Zhan, Yujie Feng, Zexin Lu, Chengqiang Xie, Lei Xue, Albert Y. S. Lam, Xiao-Ming Wu,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)のための新しい微調整フレームワークを提案する。 ダイバーシティグラウンドのプロンプトチューニング手法を用いて,各IDクラスのセマンティックプロトタイプを構築した。 徹底的な評価のために,本手法を一般的な微調整手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.275098909064127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of task-oriented dialogue systems, a robust intent detection mechanism must effectively handle malformed utterances encountered in real-world scenarios. This study presents a novel fine-tuning framework for large language models (LLMs) aimed at enhancing in-distribution (ID) intent classification and out-of-distribution (OOD) intent detection, which utilizes semantic matching with prototypes derived from ID class names. By harnessing the highly distinguishable representations of LLMs, we construct semantic prototypes for each ID class using a diversity-grounded prompt tuning approach. We rigorously test our framework in a challenging OOD context, where ID and OOD classes are semantically close yet distinct, referred to as \emph{near} OOD detection. For a thorough assessment, we benchmark our method against the prevalent fine-tuning approaches. The experimental findings reveal that our method demonstrates superior performance in both few-shot ID intent classification and near-OOD intent detection tasks.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムでは、実世界のシナリオで発生する不正な発話を効果的に処理する必要がある。 本研究は, 大規模言語モデル(LLM)のための新たな微調整フレームワークを提案する。IDクラス名から派生したプロトタイプとのセマンティックマッチングを利用する, 内分布(ID)意図分類と外分布(OOD)意図検出を強化することを目的とした。 LLMの高度に区別可能な表現を利用することで、ダイバーシティグラウンドのプロンプトチューニングアプローチを用いて、各IDクラスのセマンティックプロトタイプを構築する。 私たちは、IDクラスとOODクラスがセマンティックに近接しているが区別されていない、難易度の高いOODコンテキストで、我々のフレームワークを厳格にテストします。 徹底的な評価のために,本手法を一般的な微調整手法と比較した。 実験結果から,本手法は,少数ショットID意図分類と近OOD意図検出の両タスクにおいて,優れた性能を示すことがわかった。

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