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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Open Intent Detection

Intent Detection › Open Intent Detection 23 평가 기록 17 datasets

Open intent detection aims to identify n-class known intents, and detect one-class open intent.

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Metric learning + Adaptive Decision Boundary
1:1 Accuracy: 83.78F1-score: 84.93
논문 코드
Metric learning + Adaptive Decision Boundary
1:1 Accuracy: 84.4F1-score: 88.39
논문 코드
Metric learning + Adaptive Decision Boundary
1:1 Accuracy: 85.71F1-score: 78.86
논문 코드
Metric learning + Adaptive Decision Boundary
1:1 Accuracy: 91.81F1-score: 85.9
논문 코드
Metric learning + Adaptive Decision Boundary
1:1 Accuracy: 88.81F1-score: 89.19
논문 코드
Metric learning + Adaptive Decision Boundary
1:1 Accuracy: 88.54F1-score: 92.21
논문 코드
LMCL
F1: 0.696
논문 코드
LMCL
F1: 0.396
논문 코드
ADB+GPTAUG-F4
F1 Score: 66.45
논문 코드
ADB+GPTAUG-F4
F1 Score: 56.18
논문 코드
LMCL
F1: 0.792
논문 코드
LMCL
F1: 0.841
논문 코드

데이터셋

17개
BANKING-77 (50% known)BANKING-77 (75% known)BANKING77 (25%known)OOS(25%known)OOS(50%known)OOS(75%known)ATIS (25% known)ATIS (50% known)Banking_CGOOS_CGSNIPS (25% known)SNIPS (50% known)

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/thuiar/Adaptive-Decision-Boundary 1 논문
github.com/tgargiani/adaptive-boundary 1 논문
github.com/thuiar/DeepUnkID 1 논문
github.com/fangyihao/gptaug 1 논문