当前位置: 首页 > news >正文

对话系统中零样本与少样本学习技术解析

Alexa AI团队荣获NeurIPS研讨会最佳论文奖

某中心AI团队在NeurIPS 2021高效自然语言与语音处理研讨会上荣获最佳论文奖。获奖论文《面向任务型对话系统的零样本与少样本知识寻求轮次检测》由应用科学家Di Jin、Shuyang Gao、首席应用科学家Seokhwan Kim、Yang Liu以及高级首席科学家Dilek Hakkani-Tür共同完成。

研究背景

目前,任务型对话系统通常依赖预定义API完成任务,并将超出API范围的请求过滤为域外案例。该论文重点研究如何通过整合来自网络或其他来源的外部领域知识,更有效地处理域外用户请求。

技术挑战

Di Jin指出,问题主要源于训练数据与实际用户请求之间的分布差异:

  • 难以保证所有用户查询与训练数据保持完全相同的分布
  • API基于常见用户查询设计,需要增强模型以检测域外数据并将这些查询路由到其他处理模块

解决方案:REDE模型

研究团队设计了名为REDE的创新模型,该模型通过自适应表示学习和密度估计实现:

  • 更有效地识别和路由域外请求
  • 无需依赖大量训练数据构建分类器

技术实现细节

Seokhwan Kim解释道:"处理这类问题的典型方法是训练二元分类器(如BERT等大规模预训练语言模型)。但这需要大量正负样本,而开放域对话系统允许用户提出任意问题,难以收集足够数量的域外样本。"

Di Jin补充说明:"我们提出的方法不是基于训练数据集训练分类器,而是通过调整现有表示,将表示转换为具有足够区分能力的新表示,以区分当前API可处理的实例和可能未见的域外实例。"

性能优势

实验结果显示:

  • REDE模型在低资源和高资源设置下,对标准请求和域外请求的性能均优于传统二元分类器
  • 在零样本和少样本场景中,REDE模型相比BERT等传统分类器获得更大性能优势

技术价值

Seokhwan Kim总结道:"关键发现是这种简单的表示转换方法效果显著且高效,将有助于使用更小的数据集和模型开发更强大的对话系统。"

该研究为任务型对话系统的域外请求处理提供了创新解决方案,显著提升了系统的适应性和实用性。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公AI智能小助手)或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号(网络安全技术点滴分享)

公众号二维码

公众号二维码

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=25827

相关文章:

  • 随手记 | 关于AI最新趋势和未来发展方向探讨
  • 何夜无雨 - Ishar
  • 玩转树莓派屏幕之四:适配tslib增加触屏准确度
  • caddy搭建静态+PHP+伪静态Web服务器
  • 全自动 AI 视频创作与发布工具:LuoGen-agent
  • 静态库.a与.so库文件的生成与使用
  • CF2145D Inversion Value of a Permutation
  • 牛客刷题-Day8
  • Educational Codeforces Round 183 (Rated for Div. 2)
  • 高三闲话 #2
  • D. Inversion Value of a Permutation edu div2
  • 个人博客公告
  • 一个刚大一的普通大学生
  • 通过利用百度对于外链的检测算法上的缺陷
  • git常用助记
  • 云岚到家项目文字稿
  • 软件工程 第一次作业
  • 软工第一次团队作业
  • 教会音控组侍奉中的工序主义实践
  • 用 Kotlin 调用 Tesseract 实现验证码识别
  • Kotlin 调用 Tesseract 实现验证码识别
  • Dart 调用 Tesseract 实现验证码识别
  • Audacity导出音频后发声提醒
  • 做一个会Debug的程序员
  • 深度噪声抑制技术在语音增强中的突破
  • APUE学习笔记之UNIX标准及实现(二) - Invinc
  • 存一下刚开始学编程的东西
  • 线性偏微分方程和非线性偏微分方程的区别
  • 基于AXI模块的视频流传输(ps控制篇)
  • lora的各种变体