从意图发现到识别：主题建模与合成数据

本研究解决了AI系统中客户意图的识别与理解问题，特别是在短语和冷启动问题的背景下。提出了一种基于自我代理的LLM框架，通过层次主题建模和合成查询生成，扩展了用户意图的分类，并有效减少对人工标注的依赖。研究表明，该框架显著提升了意图识别的准确性和数据集的多样性，具有广泛的应用潜力。