探索基于描述增强的无数据意图分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。利用当前最先进的文本嵌入模型，我们介绍了多种方案来利用描述增强的嵌入相似性进行无数据的意图分类。我们在四个常用的意图分类数据集上使用我们的方法并与类似的先前工作进行比较，结果显示我们的工作对于大量未见过的意图具有良好的扩展性。我们展示了有竞争力的结果，并在没有对标记或任务特定数据进行训练的情况下，相比强大的零样本基线获得了显著改进（+6.12％平均）。此外，我们提供了这种方法的定性错误分析，...
本文介绍了一种利用描述增强的嵌入相似性进行无数据的意图分类的方法。通过实验和比较，结果显示该方法对于未见过的意图具有良好的扩展性，并相比零样本基线获得了显著改进。作者还提供了定性错误分析，以指导未来的研究。
