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Balancing Accuracy and Efficiency in Multi-Turn Intent Classification: LLM-Driven Dialog Systems for Production Environments
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内容提要
本研究提出两种新方法，以提高多轮意图分类的准确性和效率，解决数据稀缺和对话上下文复杂性的问题。通过使用大型语言模型进行符号调优和语言适应检索增强，分类准确率提升5.09%，标注成本降低40%，对低资源多语言系统具有重要意义。
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关键要点
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本研究提出两种新方法，以提高多轮意图分类的准确性和效率。
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研究解决了数据稀缺和对话上下文复杂性的问题。
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使用大型语言模型进行符号调优和语言适应检索增强，分类准确率提升5.09%。
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标注成本降低40%，对低资源多语言系统具有重要意义。
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研究旨在提高对话系统的可扩展性和降低延迟。
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