评估数据集CGoDial问题之主流生成伪OOD样本的问题如何解决

简介: 评估数据集CGoDial问题之主流生成伪OOD样本的问题如何解决

问题一:封闭世界假设对意图识别的影响是什么?

封闭世界假设对意图识别的影响是什么?


参考回答:

封闭世界假设认为数据是静态的,且只考虑一个固定的意图集合。然而,在实际应用中,用户可能会提出未经过训练的未知意图,这导致封闭世界假设不成立,从而限制了意图识别系统的泛化能力。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655733


问题二:为什么Out-of-Domain (OOD) 检测对意图识别系统很重要?

为什么Out-of-Domain (OOD) 检测对意图识别系统很重要?


参考回答:

Out-of-Domain (OOD) 检测对意图识别系统很重要,因为它可以使系统不仅能够正确分类出已知In-Domain (ID) 的意图,还能检测出未知的OOD意图。这有助于提升系统的鲁棒性和用户体验。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655734


问题三:在OOD检测中,生成伪OOD样本的主要技术挑战是什么?

在OOD检测中,生成伪OOD样本的主要技术挑战是什么?


参考回答:

在OOD检测中,生成伪OOD样本的主要技术挑战是缺乏足够的OOD样本。在训练阶段从测试分布采样并标注OOD样本通常是非常困难的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655735


问题四:主流生成伪OOD样本的方法有哪些?

主流生成伪OOD样本的方法有哪些?


参考回答:

主流生成伪OOD样本的方法包括Phrase Distortion(对ID样本中的短语做选择性的扰动和替换)、Feature mixup(通过对ID样本的特征做混合生成OOD特征样本)和Latent generation(从ID样本的低密度空间采样OOD样本)。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655736


问题五:为什么使用one-hot硬标签的伪OOD样本可能导致训练效果下降?

为什么使用one-hot硬标签的伪OOD样本可能导致训练效果下降?


参考回答:

使用one-hot硬标签的伪OOD样本可能导致训练效果下降,因为这样的标签设定可能导致伪OOD样本与ID样本有交叉,而实际上“难”的OOD样本(即与ID样本分布最接近的OOD样本)可能含有已知ID意图。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655737

相关文章
|
7月前
|
SQL 自然语言处理 算法
评估数据集CGoDial问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
评估数据集CGoDial问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
|
7月前
|
SQL 自然语言处理 算法
预训练模型STAR问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
预训练模型STAR问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
|
7月前
|
UED
预训练模型STAR问题之主流生成伪OOD样本的方法有哪些
预训练模型STAR问题之主流生成伪OOD样本的方法有哪些
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
少样本学习综述:技术、算法和模型
少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域,它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题
861 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
使用KNN(邻近算法)进行模型评估(实战篇-1)
之所以想写这篇文章,是我许久以来一直想把Modeler和SPSS应用在目前的玩家数据分析和购买充值分析方面,游戏数据分析针对的群体其实和电信,互联网,电子商务很像,属于虚拟经济的分支,并且要通过数据化的手段,结合企业自身的BI建设及企业数据分析人员的研究解决一些棘手的问题。
2394 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
机器学习避坑指南:训练集/测试集分布一致性检查
机器学习避坑指南:训练集/测试集分布一致性检查
机器学习避坑指南:训练集/测试集分布一致性检查
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
内容预测里的小样本学习思考与实践
从业务角度看,内容评估判断对于视频平台为代表的内容平台是核心能力,通过结构化评估和预测能力加持,评估能力使得平台内容质量取得了非常可观的效果;从技术角度看,预测是一个复杂问题,现实世界大部分问题都是小样本问题,即FSL或者ZSL。本内容主要总结在阿里文娱内容预测里的一些系统化的工作,尝试对以上两个问题做了一些理论思考和实践的总结。
225 0
内容预测里的小样本学习思考与实践
|
机器学习/深度学习 运维 自动驾驶
【论文速递】TNNLS2022 - 一种用于小样本分割的互监督图注意网络_充分利用有限样本的视角
【论文速递】TNNLS2022 - 一种用于小样本分割的互监督图注意网络_充分利用有限样本的视角
302 0
【论文速递】TNNLS2022 - 一种用于小样本分割的互监督图注意网络_充分利用有限样本的视角
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据库
许锦波团队开发蛋白逆折叠深度学习框架,用更少结构数据训练获得更准确序列预测
许锦波团队开发蛋白逆折叠深度学习框架,用更少结构数据训练获得更准确序列预测
193 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据可视化
谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试
在本文中,我们将介绍模型架构、训练,并进行实际预测案例研究。将对TimesFM的预测能力进行分析,并将该模型与统计和机器学习模型进行对比。
243 2

热门文章

最新文章