0% Complete
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
Integrating Model-Agnostic Meta-Learning with Advanced Language Embeddings for Few-Shot Intent Classification
نویسندگان :
Ali Rahimi
1
Hadi Veisi
2
1- دانشگاه تهران
2- دانشگاه تهران
کلمات کلیدی :
Few-shot learning،Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)،Intent classification،Natural Language Processing (NLP)،BERT،LaBSE،Ada
چکیده :
Addressing the challenge of few-shot learning in intent classification tasks within Natural Language Processing (NLP), this study introduces a novel approach that harnesses the robust adaptation capabilities of Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) combined with sophisticated language embeddings, namely BERT, LaBSE, and ada-002. The need for models to understand and classify intents with minimal training data is imperative to progress in creating versatile, responsive AI systems. We propose a methodology that leverages the generalizability of MAML and the deeply contextualized representations offered by state-of-the-art embeddings, allowing for significant improvements in Accuracy and data efficiency. We evaluate our approach using the CLINC150 dataset across a series of N-way \& K-shot configurations, demonstrating the efficacy of the proposed model with varying numbers of intent classes and examples. Our findings reveal that the ada-002 embeddings consistently provide superior performance in both 1-shot and 5-shot settings across all class configurations tested, indicating their potent synergy with meta-learning strategies. Specifically, openai-ada-002 achieved an accuracy of 97.07\% in the 5-Way \& 1-Shot setting and 99.1\% in the 5-Way \& 5-Shot setting. The outcomes of our experimental evaluation suggest that our approach also illuminates the potential of harmonious integration of cutting-edge language embeddings with meta-learning frameworks. This work provides a solid foundation for further exploration in optimizing few-shot intent classification, paving the way for creating AI systems proficient in understanding user intents with minimal exemplars. This research lays the groundwork for future advancements in few-shot intent classification, enabling the development of AI systems that require minimal training data to interpret user intent accurately.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
طراحی کنترلکننده استروباسکوپ زمان واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی برای سیستم های دورانی
مهدی مظفری - سعید جعفری نسب - حامد پورکاوه - سعید شمقدری
مدلسازی نویز فاز در ساختار کاهنده نویز نوسانساز مبتنی بر تداخلسنجی
سیدمحمدعلی صدرقاینی - علی بنائی
رمز نگاری داده های EEGبا کلید ترکیبی RSA-AESبرای بالا بردن امنیت و بهینه سازی مدت زمان رمزگذاری و رمز گشایی
حجت قیمت گر - پریسا قربانی
جابجایی ایمبرت-فدروف نور عبوری از ساختار چندلایه ای حاوی گرافن و دیاکسید وانادیوم
رباب زادجمال سیفی - رضا عبدی قلعه - کاظم جمشیدی قلعه
ارزش گذاری منابع تولید پراکنده به منظور توسعه شبکه توزیع برق به کمک نظریه بازیها
شایان مرادیان - حبیب رجبی مشهدی
Attractors Manipulation in Denoising Autoencoders for Robust Phone Recognition
Shaghayegh Reza - Seyyed Ali Seyyedsalehi - Seyyedeh Zohreh Seyyedsalehi
طراحی و ساخت تقویت کننده توان اصلاح شده مقاومتی-راکتیوی باند گسترده کلاس B/J با گین بالا در توان خروجی پشتی و شرایط بایاس کلاس AB
سارا آقاجانی - محمود کمره ای - مرضیه چگینی
Primary-Side Nonlinear Model Predictive Control for Dynamic Wireless Power Transfer System in Electric Vehicles
Kioumars Shahriari - Salar Sadeghian - Sahand Fardadidokht Fooman - Adib Abrishamifar
The dimensioning of 5G networks using stochastic geometry
Siminfar Samakoush Galougah - Mahdi Mozaffaripour
A 5kW Bidirectional Isolated On-Board EV Battery Charger Using Hybrid PFC/Inverter
Amir Hossein Dabbagh - Hamed Arvani - Ebrahim Afjei
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 40.4.2