I domänklassificeringen för talade dialogsystem är korrekt upptäckt av uttalanden utanför domänen (OOD) avgörande eftersom det minskar förvirring och onödiga interaktionskostnader mellan användare och system. Tidigare arbete använder vanligtvis OOD-detektorer som är utbildade separat från in-domän (IND) klassificerare, och konfidenströskel för OOD detektion ges målutvärdering poäng. I detta dokument introducerar vi en neural gemensam inlärningsmodell för domänklassificering och OOD-detektion, där dynamisk klassviktning används under modellträningen för att tillfredställa en given OOD falsk acceptanshastighet (FAR) samtidigt som domänklassificeringsnoggrannheten maximeras. Utvärdering av två domänklassificeringsuppgifter för uttalandena från ett stort talrikt dialogsystem visar att vår strategi avsevärt förbättrar domänklassificeringsprestandan med hjälp av satisficing givet mål FARs.
I stället för att träna domänklassificerings- och OOD-detektorn separat föreslår REF en neural gemensam inlärningsmodell som använder dynamisk klassviktning för att optimera en given OOD falsk acceptanshastighet (FAR).
Joint Learning of Domain Classification and Out-of-Domain Detection with Dynamic Class Weighting for Satisficing False Acceptance Rates
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}