Neural dialog modeller ofta saknar robusthet att avvikande användarinmatning och producera olämpliga svar som leder till frustrerande användarupplevelse. Även om det finns en uppsättning tidigare metoder för att upptäcka odomän (OOD) uttalande, delar de några begränsningar: de förlitar sig på OOD-data eller flera sub-domäner, och deras OOD-detektering är kontextoberoende vilket leder till suboptimal prestanda i en dialogruta. Målet med detta dokument är att föreslå en ny OOD detektionsmetod som inte kräver OOD-data genom att använda förfalskade OOD vänder i samband med en dialog. För att främja ytterligare forskning, släpper vi också nya dialogdatauppsättningar som är 3 offentligt tillgängliga dialogkorpora förstärkt med OOD vänder på ett kontrollerbart sätt. Vår metod överträffar state-of-the-art dialog modeller utrustade med en konventionell OOD detektionsmekanism med stor marginal i närvaro av OOD uttalanden.
REF utökar OOD-data med förfalskade OOD-prover i samband med en dialogruta.
Contextual Out-of-Domain Utterance Handling With Counterfeit Data Augmentation
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}