广义意图发现：从开放世界对话系统中学习
计算与语言
2022-09-14 v1
摘要
传统的意图分类模型基于预定义意图集，仅能识别有限的域内(IND)意图类。但在实际对话系统中，用户可能输入域外(OOD)查询。此类OOD查询可为未来改进提供方向。本文定义了一项新任务——广义意图发现(GID)，旨在将IND意图分类器扩展至包含IND与OOD意图的开放世界意图集。我们希望在同时分类一组已标注IND意图类的同时，增量式地发现并识别新的未标注OOD类型。我们针对不同的应用场景构建了三个公开数据集，并提出了流水线式与端到端两类框架以供后续研究。此外，我们进行了详尽的实验与定性分析，以理解关键挑战并为未来GID研究提供新指导。
引用
@article{arxiv.2209.06030,
title = {Generalized Intent Discovery: Learning from Open World Dialogue System},
author = {Yutao Mou and Keqing He and Yanan Wu and Pei Wang and Jingang Wang and Wei Wu and Yi Huang and Junlan Feng and Weiran Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06030},
year = {2022}
}
备注
This paper has been accepted at COLING2022