論文の概要: Efficient Out-of-Scope Detection in Dialogue Systems via Uncertainty-Driven LLM Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01541v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 09:51:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.137727
• Title: Efficient Out-of-Scope Detection in Dialogue Systems via Uncertainty-Driven LLM Routing
• Title（参考訳）: 不確実性駆動型LLMルーティングによる対話システムにおける効率的なアウトオブスコープ検出
• Authors: Álvaro Zaera, Diana Nicoleta Popa, Ivan Sekulic, Paolo Rosso,
• Abstract要約: OOS(Out-of-scope)インテント検出は、タスク指向対話システム(TODS)において重要な課題である。 我々は,不確実性モデリングと細調整された大言語モデル(LLM)を組み合わせて,効率よく正確なOOS検出を行う,新しい単純なモジュラーフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.579756339673344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-scope (OOS) intent detection is a critical challenge in task-oriented dialogue systems (TODS), as it ensures robustness to unseen and ambiguous queries. In this work, we propose a novel but simple modular framework that combines uncertainty modeling with fine-tuned large language models (LLMs) for efficient and accurate OOS detection. The first step applies uncertainty estimation to the output of an in-scope intent detection classifier, which is currently deployed in a real-world TODS handling tens of thousands of user interactions daily. The second step then leverages an emerging LLM-based approach, where a fine-tuned LLM is triggered to make a final decision on instances with high uncertainty. Unlike prior approaches, our method effectively balances computational efficiency and performance, combining traditional approaches with LLMs and yielding state-of-the-art results on key OOS detection benchmarks, including real-world OOS data acquired from a deployed TODS.
• Abstract（参考訳）: OOS(Out-of-scope)インテント検出はタスク指向対話システム(TODS)において重要な課題である。 そこで本研究では,不確実性モデリングと細調整された大言語モデル(LLM)を組み合わせることで,OOSの検出を効率よく高精度に行う,新しい,シンプルなモジュラーフレームワークを提案する。 最初のステップでは、スコープ内インテント検出分類器の出力に対して不確実性推定を適用し、これは現在、数万のユーザインタラクションを毎日処理する現実世界のTODSにデプロイされている。 2番目のステップでは、新たなLLMベースのアプローチを活用し、微調整のLLMがトリガーされて、不確実性の高いインスタンスに対して最終的な決定が下される。 従来手法とは異なり,本手法は計算効率と性能のバランスを効果的に保ち,従来の手法とLLMを併用し,デプロイされたTODSから取得した実世界のOOSデータを含む主要なOOS検出ベンチマークの最先端結果を得る。

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