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SPILL：基于选择和池化的大语言模型领域自适应意图聚类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为SPILL的领域自适应聚类方法，旨在解决现有意图聚类在新领域数据集中的局限性。该方法无需微调，显著提升了嵌入模型的适应性和聚类性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为SPILL的领域自适应聚类方法。
- SPILL旨在解决现有意图聚类在新领域数据集中的局限性。
- 该方法无需微调，显著提升了嵌入模型的适应性和聚类性能。
- 研究将聚类任务视为小规模选择问题，表明SPILL的有效性。
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