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Dial-In LLM: Human-Aligned Dialogue Intent Clustering

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内容提要

本研究提出了一种新方法，利用大型语言模型（LLM）优化对话意图聚类，解决传统文本聚类与人类感知不匹配的问题。经过验证，精调的LLM在语义连贯性和聚类命名上表现优越，意图发现的应用效果显著，定量指标提高6.25%，应用层面性能提升12%。

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标签

llm 大型语言模型 对话意图聚类 意图发现 文本聚类 语义连贯性
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