dzFinNlp 在 AraFinNLP：改进金融对话智能体中的意图检测
计算与语言
2024-07-19 v1
摘要
本文介绍了我们 dzFinNlp 团队在 AraFinNLP 共享任务中对金融对话智能体意图检测的贡献。我们尝试了多种模型和特征配置，包括传统的机器学习方法（如使用 TF-IDF 的 LinearSVC）以及深度学习模型（如长短期记忆网络 (LSTM)）。此外，我们还探索了基于 Transformer 的模型在该任务中的应用。我们的实验显示了有前景的结果，最佳模型在 ArBanking77 数据集的开发集和测试集上分别达到了 93.02% 和 67.21% 的微观 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2407.13565,
title = {dzFinNlp at AraFinNLP: Improving Intent Detection in Financial Conversational Agents},
author = {Mohamed Lichouri and Khaled Lounnas and Mohamed Zakaria Amziane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13565},
year = {2024}
}
备注
Accepted for publication in the conference proceedings of ArabicNLP 2024