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A New Approach for Fine-Tuning Sentence Transformers for Intent Classification and Out-of-Scope Detection Tasks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，结合意图分类与超出范围检测，解决虚拟助手系统中的超出范围查询拒绝问题。该方法通过结合交叉熵损失与自动编码器学习的嵌入重构损失，提高了拒绝超出样本的准确度，同时保持了意图分类性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，结合意图分类与超出范围检测，解决虚拟助手系统中的超出范围查询拒绝问题。
- 该方法通过结合交叉熵损失与自动编码器学习的嵌入重构损失，提高了拒绝超出样本的准确度。
- 在拒绝超出样本实例的准确度上，该方法提高了1-4%，同时保持了意图分类的性能。
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