ConQX：基于条件化文本生成的口语查询语义扩展用于意图检测
计算与语言
2021-09-03 v1 人工智能
摘要
口语查询的意图检测因其结构含噪且长度短而是一项具有挑战性的任务。为提供关于查询的额外信息并提升意图检测性能，我们提出一种名为ConQX的口语查询语义扩展方法，其利用自回归语言模型GPT-2的文本生成能力。为避免离题文本生成，我们通过提示挖掘将输入查询条件化为结构化上下文。随后我们应用零样本、单样本与少样本学习。最后，我们使用扩展后的查询微调BERT与RoBERTa以进行意图检测。实验结果表明，我们的语义扩展方法可改善意图检测性能。
引用
@article{arxiv.2109.00729,
title = {ConQX: Semantic Expansion of Spoken Queries for Intent Detection based on Conditioned Text Generation},
author = {Eyup Halit Yilmaz and Cagri Toraman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00729},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 1 figure, conference