論文の概要: A new approach for fine-tuning sentence transformers for intent classification and out-of-scope detection tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13649v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 15:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:54.697688
• Title: A new approach for fine-tuning sentence transformers for intent classification and out-of-scope detection tasks
• Title（参考訳）: 意図分類とスコープ外検出タスクのための微調整文変換器の新手法
• Authors: Tianyi Zhang, Atta Norouzian, Aanchan Mohan, Frederick Ducatelle,
• Abstract要約: 仮想アシスタントシステムでは,システムの範囲外にあるユーザクエリを拒否あるいはリダイレクトすることが重要である。 スコープ外拒否(OOS)の最も正確なアプローチの1つは、スコープ内クエリにおける意図分類のタスクと組み合わせることである。 本研究は,自己エンコーダを用いて学習した顕微鏡内埋め込み型再構成損失を用いて,クロスエントロピー損失を正規化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.013042193107048
• License:
• Abstract: In virtual assistant (VA) systems it is important to reject or redirect user queries that fall outside the scope of the system. One of the most accurate approaches for out-of-scope (OOS) rejection is to combine it with the task of intent classification on in-scope queries, and to use methods based on the similarity of embeddings produced by transformer-based sentence encoders. Typically, such encoders are fine-tuned for the intent-classification task, using cross-entropy loss. Recent work has shown that while this produces suitable embeddings for the intent-classification task, it also tends to disperse in-scope embeddings over the full sentence embedding space. This causes the in-scope embeddings to potentially overlap with OOS embeddings, thereby making OOS rejection difficult. This is compounded when OOS data is unknown. To mitigate this issue our work proposes to regularize the cross-entropy loss with an in-scope embedding reconstruction loss learned using an auto-encoder. Our method achieves a 1-4% improvement in the area under the precision-recall curve for rejecting out-of-sample (OOS) instances, without compromising intent classification performance.
• Abstract（参考訳）: 仮想アシスタント(VA)システムでは、システムの範囲外にあるユーザクエリを拒否またはリダイレクトすることが重要である。 スコープ外拒絶(OOS)の最も正確なアプローチの1つは、スコープ内クエリの意図分類タスクと組み合わせ、トランスフォーマーベースの文エンコーダによって生成された埋め込みの類似性に基づいた手法を使用することである。 典型的には、そのようなエンコーダは、クロスエントロピー損失を用いて、インテント分類タスクのために微調整される。 近年の研究では,本手法が意図分類作業に適した埋め込みを生成する一方で,全文埋め込み空間上に顕微鏡内埋め込みを分散させる傾向があることが示されている。 これにより、顕微鏡内埋め込みがOOS埋め込みと重複する可能性があるため、OOS拒絶が難しくなる。 これはOOSデータが不明な場合に合成される。 この問題を緩和するために,本研究では,オートエンコーダを用いて学習した再構成損失を顕微鏡内埋め込みすることで,クロスエントロピー損失を正規化することを提案する。 提案手法は,OOS(out-of-sample)インスタンスを拒否する精度-リコール曲線の下で,意図的分類性能を損なうことなく,領域を1～4%改善する。

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