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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,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。

Balancing Accuracy and Efficiency in Multi-Turn Intent Classification: LLM-Driven Dialog Systems for Production Environments

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-19T00:00:00Z
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