clinc_oos

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  • Descripción :

Los sistemas de diálogo orientados a tareas necesitan saber cuándo una consulta se encuentra fuera de su rango de intenciones admitidas, pero los corpus de clasificación de texto actuales solo definen conjuntos de etiquetas que cubren cada ejemplo. Presentamos un nuevo conjunto de datos que incluye consultas que están fuera de alcance (OOS), es decir, consultas que no se incluyen en ninguna de las intenciones admitidas por el sistema. Esto plantea un nuevo desafío porque los modelos no pueden asumir que cada consulta en el momento de la inferencia pertenece a una clase de intención compatible con el sistema. Nuestro conjunto de datos también cubre 150 clases de intención en 10 dominios, capturando la amplitud que debe manejar un agente orientado a tareas de producción. Ofrece una forma de comparar de forma más rigurosa y realista la clasificación de texto en sistemas de diálogo basados ​​en tareas.

Separar Ejemplos
'test' 4500
'test_oos' 1,000
'train' 15,000
'train_oos' 100
'validation' 3,000
'validation_oos' 100
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'domain': tf.int32,
    'domain_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'intent': tf.int32,
    'intent_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
dominio Tensor tf.int32
nombre de dominio Texto tf.cadena
intención Tensor tf.int32
intent_name Texto tf.cadena
texto Texto tf.cadena
  • Cita :
@inproceedings{larson-etal-2019-evaluation,
    title = "An Evaluation Dataset for Intent Classification and Out-of-Scope Prediction",
    author = "Larson, Stefan  and
      Mahendran, Anish  and
      Peper, Joseph J.  and
      Clarke, Christopher  and
      Lee, Andrew  and
      Hill, Parker  and
      Kummerfeld, Jonathan K.  and
      Leach, Kevin  and
      Laurenzano, Michael A.  and
      Tang, Lingjia  and
      Mars, Jason",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)",
    month = nov,
    year = "2019",
    address = "Hong Kong, China",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1131",
    doi = "10.18653/v1/D19-1131",
    pages = "1311--1316",
}