論文の概要: Intent Recognition and Out-of-Scope Detection using LLMs in Multi-party Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22289v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 23:48:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.90234
• Title: Intent Recognition and Out-of-Scope Detection using LLMs in Multi-party Conversations
• Title（参考訳）: 多人数会話におけるLLMを用いたインテント認識とアウト・オブ・スコープ検出
• Authors: Galo Castillo-López, Gaël de Chalendar, Nasredine Semmar,
• Abstract要約: 目的を認識し,OOS発話を検出するために,BERT と LLM をゼロおよび少数ショット設定で組み合わせるハイブリッド手法を提案する。 提案手法は多人数会話コーパスにおいて評価され,BERT出力からLLMへの情報共有がシステム性能の向上につながることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6933787237427939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intent recognition is a fundamental component in task-oriented dialogue systems (TODS). Determining user intents and detecting whether an intent is Out-of-Scope (OOS) is crucial for TODS to provide reliable responses. However, traditional TODS require large amount of annotated data. In this work we propose a hybrid approach to combine BERT and LLMs in zero and few-shot settings to recognize intents and detect OOS utterances. Our approach leverages LLMs generalization power and BERT's computational efficiency in such scenarios. We evaluate our method on multi-party conversation corpora and observe that sharing information from BERT outputs to LLMs leads to system performance improvement.
• Abstract（参考訳）: インテント認識はタスク指向対話システム(TODS)の基本的な構成要素である。 ユーザ意図を判断し,意図がアウト・オブ・スコープ(OOS)であるかどうかを検出することは,TODSが信頼性の高い応答を提供する上で極めて重要である。 しかし、従来のTODSは大量の注釈付きデータを必要とする。 本研究では, BERT と LLM を組み合わせて, 意図を認識し,OOS 発話を検出するハイブリッド手法を提案する。 提案手法は, LLMの一般化能力とBERTの計算効率を活用する。 提案手法は多人数会話コーパスにおいて評価され,BERT出力からLLMへの情報共有がシステム性能の向上につながることが確認された。

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