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SNOiC：基于软标记和噪声混合的开放意图分类模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于SNOiC的开放意图分类模型，通过软标签和噪声混合策略，实验结果表明该模型在识别开放意图方面取得了较好的性能，并且相较于现有模型有所改进。同时，还进行了消融研究，创建了三个模型变体，以验证SNOiC模型的效果。
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关键要点
- 提出了一种基于SNOiC的开放意图分类模型。
- 模型采用软标签和噪声混合策略。
- 实验结果显示模型在识别开放意图方面的性能范围为68.72%到94.71%。
- 相较于现有模型，该模型性能改进最低为0.93%，最高为12.76%。
- 通过分析模型参数进一步验证了模型的有效性。
- 进行了消融研究，创建了三个模型变体以验证SNOiC模型的效果。
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