論文の概要: Multi-Granularity Open Intent Classification via Adaptive Granular-Ball Decision Boundary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13542v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 06:42:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:24:50.501205
• Title: Multi-Granularity Open Intent Classification via Adaptive Granular-Ball Decision Boundary
• Title（参考訳）: 適応粒界決定境界を用いた多粒度オープンインテント分類
• Authors: Yanhua Li, Xiaocao Ouyang, Chaofan Pan, Jie Zhang, Sen Zhao, Shuyin Xia, Xin Yang, Guoyin Wang, Tianrui Li,
• Abstract要約: 適応的粒界決定境界(MOGB)を用いた多粒度オープン意図分類法を提案する。 提案手法は,表現学習と決定境界獲得という2つのモジュールから構成される。 これは適応的な粒球クラスタリングと最も近いセントロイド分類を反復的に交互に交互に行い、既知の意図クラス内の微細な意味構造をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.669965275069313
• License:
• Abstract: Open intent classification is critical for the development of dialogue systems, aiming to accurately classify known intents into their corresponding classes while identifying unknown intents. Prior boundary-based methods assumed known intents fit within compact spherical regions, focusing on coarse-grained representation and precise spherical decision boundaries. However, these assumptions are often violated in practical scenarios, making it difficult to distinguish known intent classes from unknowns using a single spherical boundary. To tackle these issues, we propose a Multi-granularity Open intent classification method via adaptive Granular-Ball decision boundary (MOGB). Our MOGB method consists of two modules: representation learning and decision boundary acquiring. To effectively represent the intent distribution, we design a hierarchical representation learning method. This involves iteratively alternating between adaptive granular-ball clustering and nearest sub-centroid classification to capture fine-grained semantic structures within known intent classes. Furthermore, multi-granularity decision boundaries are constructed for open intent classification by employing granular-balls with varying centroids and radii. Extensive experiments conducted on three public datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: オープンインテント分類は対話システムの発展に不可欠であり、未知インテントを識別しながら、既知のインテントを対応するクラスに正確に分類することを目的としている。 従来の境界に基づく手法では、既知の意図はコンパクトな球面領域に収まると考えられており、粗い粒度の表現と正確な球面決定境界に焦点が当てられている。 しかし、これらの仮定は実際的なシナリオではしばしば破られ、単一の球面境界を用いて既知の意図クラスと未知のクラスを区別することは困難である。 これらの問題に対処するために,適応的粒界決定境界(MOGB)を用いた多粒度オープン意図分類法を提案する。 提案手法は,表現学習と決定境界獲得という2つのモジュールから構成される。 意図分布を効果的に表現するために,階層的表現学習法を設計する。 これは適応的な粒球クラスタリングと最も近いセントロイド分類を反復的に交互に交互に行い、既知の意図クラス内の微細な意味構造をキャプチャする。 さらに、多粒度決定境界は、様々なセントロイドとラジイを持つ粒状球を用いて、オープンインテント分類のために構築される。 3つの公開データセットで行った大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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