May, 2023

基于多轮对话上下文的领域外意图检测

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TL;DR本文提出一种上下文感知的 out-of-domain 意图检测（Caro）框架来模拟多轮对话中的上下文，采用信息瓶颈原理从多轮对话上下文中提取鲁棒特征，并通过多视图信息瓶颈损失去除与意图检测无关的冗余信息，在 Caro 中探索了利用未标记的数据，这种方法提升了 29% 以上的 F1-ODD 分数，实验表明 Caro 在多轮意图检测任务中取得了最好的表现。
out-of-domain intent detectionmulti-turn dialogue contextsinformation bottleneckunlabeled databootstrapping approach
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 广义意图发现：从开放世界对话系统中学习

    提出了一种新的任务 —— 广义意图发现（GID），旨在将传统的领域内意图分类器扩展到包括领域外意图在内的开放世界意图集。为未来的工作提出了基于管道和端对端两种框架，并构建了三个不同应用场景的公共数据集，通过详尽实验和定性分析，为未来 GID 研究提供了新的指导。

    Sep, 2022

  • 超越已知：研究 LLMs 在域外意图检测中的性能

    对大规模语言模型在超出预定义领域内意图检测任务中的能力进行了综合评估，揭示了它们的优势和劣势，发现 LLMs 表现出强大的零样本和少样本能力，但与使用完整资源进行微调的模型相比仍存在劣势。通过进一步的分析实验，讨论总结了 LLMs 面临的挑战，并提出了对未来工作的指导，包括注入领域知识、加强从领域内到超领域的知识转移和理解长指令。

    Feb, 2024

  • 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

  • 基于贝叶斯近似的领域外检测分布校准

    本文提出了一种基于贝叶斯模型和 Monte-Carlo Dropout 技术的 OOD 检测框架，能够有效减少训练集和测试集分布的不匹配所导致的不确定性，从而提高 OOD 的 F1 得分。

    Sep, 2022

  • 无监督领域外检测的似然比和生成式分类器在任务导向型对话中的应用

    该研究探讨了利用似然比和生成分类器的方法在自然语言输入下实现任务导向对话系统的域外检测，并提出了一种利用生成分类器和边际似然值（比率）进行域外检测的方法。

    Dec, 2019