Detektion av användarens avsikt spelar en avgörande roll i frågesvar och dialogsystem. De flesta tidigare verk behandlar intention detection som ett klassificeringsproblem där uttalanden är märkta med fördefinierade intentioner. Det är dock arbetsintensivt och tidskrävande att märka användarnas uttalanden som intentioner uttrycks på olika sätt och nya intentioner kommer ständigt att vara inblandade. I stället studerar vi problemet med upptäckt av nollpunktsavsikter, som syftar till att upptäcka nya användaravsikter där det för närvarande inte finns några märkta uttalanden. Vi föreslår två kapselbaserade arkitekturer: INTENT-CAPSNET som extraherar semantiska funktioner från uttalanden och aggregerar dem för att diskriminera befintliga intentioner, och INTENTCAPSNET-ZSL som ger INTENTCAPSNET den nollshot lärande förmåga att diskriminera framväxande intentioner via kunskapsöverföring från befintliga intentioner. Experiment på två verkliga datauppsättningar visar att vår modell inte bara bättre kan diskriminera olika uttryckta befintliga avsikter, utan också kan diskriminera framväxande intentioner när inga märkta uttalanden finns tillgängliga.
I REF-studien studeras problemet med detektering av nollpunktsavsikter.
Zero-shot User Intent Detection via Capsule Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}