out-of-scope detection | BriefGPT

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ACL快速准确的意图识别的一致意图分类和澄清
我们提出了一种名为 Conformal Intent Classification and Clarification (CICC) 的框架，用于快速准确地对任务导向式对话系统进行意图分类。该框架将任何意图分类器的启发式不确定性分数转化为一
PDF3 months ago
COLING使用 ChatGPT 生成困难的负面范围外数据用于意图分类
通过使用 ChatGPT 生成困难负向超出范围数据并使用之评估，该论文研究了意图分类器，特别是在识别困难负向超出范围情况时的性能变化以及在训练中加入困难负向超出范围数据对于提高模型鲁棒性的影响。
PDF4 months ago
探索在超出范围检测任务中利用密集向量和独热编码对意图类别的优势
本文研究了使用一种流行的 one-hot 编码方法进行意图分类时，当需要检测超出范围的输入时，其固有限制。我们通过比较基于领域特定知识的密集向量和 one-hot 编码技术，探讨了大规模自然语言处理中 OOS 探测的问题，实验结果表明，知识
PDF2 years ago
EMNLP使用数据增强改善对话中的超出范围检测
通过使用 GOLD 技术，结合辅助数据样本，筛选产生伪标签候选数据，并采用新的筛选机制来训练 OOS 检测器，从而在低数据情况下提高模型性能，实验证明在不同基准测试中，GOLD 模型比现有方法表现更好，实现了相对增益 52.4％，48.9％
PDF3 years ago
ACL预训练变形金刚模型在意图分类中的鲁棒性？评估超出范围意图检测的一个缺失要素
本文探讨了在少样本意图识别任务中，在领域内外范围检测的重要性，揭示了预训练 Transformer 模型在领域内但扩展到领域外数据上的漏洞，构建了新的数据集并对模型能力作出实证验证。同时，对模型错误分类的 ID-OOS 意图进行了分析，并提
PDF3 years ago