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基于能量的数据操纵未知意图检测( Energy-based Unknown Intent Detection with Data Manipulation )
Ouyang, Yawen Ye, Jiasheng Chen, Yu Dai, Xinyu Huang, Shujian Chen, Jiajun
未知意图检测旨在识别训练集中从未出现意图的非分布(OOD)话语。在本文中，我们提出使用能量分值来完成这一任务，因为能量分值理论上与输入的密度一致，并且可以从任何分类器中导出。然而，在训练阶段需要高质量的OOD话语来形成OOD和IND之间的能量差距，而这些话语在实践中很难收集。为了解决这个问题，我们提出了一个数据操作框架来生成高质量的具有重要性权重(GOT)的OOD语句。实验结果表明，经过GOT微调的能量检测器在两个基准数据集上都能达到最先进的检测结果。
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