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J-GLOBAL ID：202002265582645511   整理番号：20A2554836

拡張条件付き変分オートエンコーダによるゼロショットユーザ意図検出【JST・京大機械翻訳】

Zero-Shot User Intent Detection via Augmented Conditional Variational Autoencoders

著者 (5件)： Wang Fali (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100093) ,  Shen Jiahui (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100093) ,  Zha Daren (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100093) ,  Wang Lei (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100093) ,  Xiang Ji (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100093)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCAE  ページ： 632-636  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ユーザ意図検出は,現代の情報検索と対話質問回答システムにおいて重要な役割を果たす。それはユーザ質問意図の理解を通して知的検索結果を提供し,人間機械会話プロセスにおける意味理解として役立つ。しかし,意図的ラベリングは時間のかかる労働集約的作業であり,多様で新しい意図を扱う方法は緊急で挑戦的な課題となっている。本論文では,検出精度を改善するために,最も類似した誤分類意図ラベルから遠く離れた訓練の潜在ベクトルを作ることを試みる,ユーザ意図検出用のcvaeベースアーキテクチャを提案した。cvaeベースアーキテクチャは2つの部分を含む。意図-AugCVAEは,発話から意味的特徴を抽出し,既存の意図を識別するのに使用されるが,Intent-AugCVAE-ZSLは,新しいユーザ意図を識別するための意図-AugCVAEの学習能力を転送する。実験結果は,著者らの方法が既存の意図を識別できるだけでなく,ラベル付き発話が存在しないとき,新しい意図を効果的に識別できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *変分法 ,  情報検索 ,  発話 ,  会話
準シソーラス用語： 学習能力 ,  意味理解 ,  検出精度 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 拡張 ,  変分オートエンコーダ ,  ショット ,  意図