Jul, 2018

仅使用领域内语句的神经句子嵌入在对话系统中检测领域外句子

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TL;DR为了保证用户体验，本文提出了一种新颖的神经句子嵌入方法，通过在低维连续向量空间中表示句子来区分领域内和领域外的句子，并通过学习以识别领域外的句子。 在八个领域的对话系统中实验比较表明，我们提出的方法在所有测试中都获得了最高的准确性。
发现论文，激发创造
  • 对话系统中自然语言理解的领域外检测

    本文提出了一种基于自动编码器和生成对抗网络生成伪 OOD 样本来提高 NLU 中 OOD 检测性能的新模型，同时也演示了未标注数据可以进一步提高这些伪 OOD 数据的有效性。

    Sep, 2019

  • 无需领域内标签：文本领域外检测

    本研究旨在解决无法获取 in-domain 数据标签的情况下，从语言模型和表示学习的角度，通过无监督的聚类和对比学习的结合，对 OOD 检测进行更好的数据表示学习，实验证明该方法的性能显著优于基于概率的方法，并且可以与基于标签信息的监督方法竞争。

    Mar, 2022

  • 低资源文本分类任务的领域外检测

    本文提出了一种面对非常低的领域内训练数据进行零样本 out-of-domain 检测和少样本 in-domain 分类的解决方案：一个抗 OOD 的原型网络，通过与当前最新方法的比较，结果显示该方法在 zero-shot OOD 检测任务上效果优于 state-of-the-art 方法，在 ID 分类任务上性能竞争力强。

    Aug, 2019

  • 度量学习与自适应边界用于域外检测

    设计了一种基于度量学习和自适应决策边界的 OOD 检测算法，相较于其他算法，在类别数量较少的情况下显著提高 OOD 性能，保持了 IND 类别的准确性。

    Apr, 2022

  • 有监督对比学习建模鉴别性表示进行领域外检测

    本文提出了一种监督对比学习方法和对抗性增强机制，在语义空间中学习以区分任务型对话系统中的域外意图，并实证了该方法对于 OOD 检测的效果。

    May, 2021

  • 全面的句子嵌入提升 ODS 检测效果

    通过提出更全面的平均句子嵌入方法 Avg-Avg，将来自每个中间层的所有令牌表示平均为句子嵌入，为 fine-tuned 预训练语言模型中的 out-of-distribution 检测提供了免费的提升，并在一系列基准测试中超过了现有的最先进方法。

    Oct, 2022

  • SLU 中意图分类和跨领域检测的泛化增强

    该研究提出了一种使用领域正则化模块的方法，仅使用 In-domain 数据培训模型，支持 In-domain 意图分类和 Out-of-domain 检测，并在 4 个数据集上达到了最先进的性能。

    Jun, 2021

  • OodGAN: 用于域外数据生成的生成对抗网络

    使用 SeqGAN 的 OodGAN 模型，可直接处理文本数据而无需附加自编码器组件，生成的 OOD 数据优于 ROSTD 和 OSQ 数据集的现有模型，因其相应的假阳性率的 FPR 0.95 相对提高了 67％和 28％（Zheng et al.，2020）。

    Apr, 2021

  • 跨领域意图检测和意图发现的混合架构

    本文介绍了通过使用变分自编码器、非监督聚类等方法，解决了任务导向型对话系统中存在的 Out of Scope，Out of Domain 等输入识别问题，以及训练 Intent Detection 模型时的数据集标注问题。在英文和波斯语中的实验结果表明，我们的模型在同时实现 OOD/OOS 意图检测和意图发现方面取得了优异的性能效果，超越了基准线。

    Mar, 2023

  • 通过隐式层集成增强自然语言理解中的外部分布检测

    该论文提出了一种基于对比学习的框架，旨在有效地进行 out-of-distribution 检测，利用预训练的语言模型吸收丰富的信息，并在意图分类和异常检测等数据集中取得了显著的效果。

    Oct, 2022