密度ベース深層クラスタリングアンサンブルによる対話意図誘導【JST・京大機械翻訳】

Pu Jiashu; Chen Guandan; Chang Yongzhu; Mao Xiaoxi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216480423272 整理番号：22P0275891

密度ベース深層クラスタリングアンサンブルによる対話意図誘導【JST・京大機械翻訳】

Dialog Intent Induction via Density-based Deep Clustering Ensemble

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発行年： 2022年01月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

既存のタスク指向チャットボットは,特定のタスクを満たすためのユーザの発話意図と他の鍵情報を決定するために,音声言語理解(SLU)システムに大きく依存している。実生活アプリケーションでは,ユーザ経験を改善するために会話ログから新しい対話意図を時々誘導することが重要である。本論文では,ダイアログインテント誘導のための密度ベースディープクラスタリングアンサンブル(DCE)法を提案した。既存のK平均ベース法と比較して,提案手法は,多数の異常値が存在する実生活シナリオを扱うのにより効果的である。データ利用を最大化するために,テキスト表現とクラスタリングアルゴリズムのハイパーパラメータを同時に最適化する。さらに,過剰適合問題を扱うための異常値認識クラスタリングアンサンブルフレームワークを設計した。7つのデータセットに関する実験結果は,著者らの提案方法が他の最先端のベースラインよりも著しく優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , パターン認識

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