MIntRec2.0: A Large-Scale Benchmark Dataset for Multimodal Intent Recognition and Out-of-Scope Detection in Conversations

核心概念

大規模なマルチパーティー会話におけるマルチモーダル意図認識のためのMIntRec2.0データセットが重要である。

摘要

Abstract:

• MIntRec2.0 introduces a large-scale benchmark dataset for multimodal intent recognition in multi-party conversations.
• The dataset includes 1,245 dialogues with 15,040 samples annotated with a new intent taxonomy of 30 classes.
• It addresses challenges in handling out-of-scope samples in conversational interactions.

Introduction:

• Understanding human intentions in multimodal scenarios is crucial for various applications.
• Existing datasets lack high-quality resources for multimodal intent recognition, hindering research progress.

Data Extraction:

• "It contains 1,245 high-quality dialogues with 15,040 samples."
• "The final dataset contains 9,304 in-scope and 5,736 out-of-scope samples."

Benchmark Framework:

• Data organization involves organizing inputs at utterance and dialogue levels.
• Multimodal feature extraction includes text, video, and audio modalities.
• Multimodal fusion methods like MAG-BERT and MulT are used for intent recognition.

Experiments:

• Baseline results show significant improvements with multimodal fusion methods compared to text-only baselines.
• ChatGPT performs well even with limited prior knowledge but is outperformed by humans with additional information.

统计

データセットには、高品質なダイアログ1,245件と15,040サンプルが含まれています。
最終的なデータセットには、インスコープ9,304サンプルとアウトオブスコープ5,736サンプルが含まれています。

引用

从中提取的关键见解

MIntRec2.0

by Hanlei Zhang... 在 arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10943.pdf

更深入的查询

このデータセットを使用して、人間と機械の対話インタラクションをどのように改善できますか？

MIntRec2.0データセットは、多モーダルな意図認識において重要な役割を果たします。このデータセットを活用することで、機械と人間の対話インタラクションを以下の方法で改善することが可能です。

高度な意図理解: MIntRec2.0は30種類の微細粒度なクラスにアノテートされており、これらの情報を利用して機械学習モデルをトレーニングすることで、高度な意図理解能力が向上します。

コンテキスト情報の活用: マルチターン会話や複数スピーカーから得られるコンテキスト情報は重要です。MIntRec2.0ではこれらも考慮されています。このコンテキスト情報を適切に取り入れることで、会話全体の流れや背景が理解しやすくなります。

アウトオブスコープ（範囲外）サンプルへの対処: 現実世界では予測不能な発言も存在します。MIntRec2.0がアウトオブスコープサンプルも含むよう設計されているため、これらに柔軟かつ効果的に対処する手法開発が可能です。

マルチモーダル特徴量抽出: テキストだけでなくビデオや音声からも特徴量を抽出し統合することで、豊かな情報源から学習し意図理解能力向上させることが期待されます。

以上の方法によって、MIntRec2.0データセットは人間-機械間の対話インタラクション分野に革新的影響を与える可能性があります。

この研究は既存の機械学習手法の限界を示していますが、これらの手法を克服する方法はありますか？

現在存在する大規模言語モデル（LLMs）等でも人間パフォーマンスまで到達しない限界が示唆されました。しかし、以下の方法でこれら限界克服へ進展させる可能性があります：

新たなマルチモダリティ技術導入: MIntRec2.0では非常に挑戦的だった高次元認知目的理解問題へ向けて新しいマルチモダリティ技術導入・採用。

2．強化学習または自己教師付き学習：強化学習や自己教師付き学習等異種ドメイン知識結合型AI技術採用。
3．グラフニューラルネットワーク(GNN)応用：GNN等グラフニューロナイト関連技術採用・拡大。
4．先端NLP技術応用：最先端NLP技術如何応勝及ぼす影韻深堂評価
これら斬新アプロ―チャ―ズ導入・宣伝事項推進，今後更一層優秀成果生み出す見込み。

この研究から得られる知見は他分野や実践的応用場面でもどう活かせそうですか？

Mintrec ２点０　提供した貴重資料，将来多方面有益利益産物作成促進：
1． 医薬品業界: 医者－ペイエント相争時，感じ表現文本音像素材双方同時捉え, 患者心境把握支援
２． カスタマ−サポート: カスタム感想表明内容文字画像音声同時捉え, 問題迅速回答
３． 交通業: 運行中乗客安否確保, 言動映像音聞素材即座集約
４． 金融業: 取引際不正防止, 文字画像音声三元素共同比定
５． 教育部門: 学生個々感想記録整序管理, 教員指導効率向上
以上述各領域能夠具体例子说明此数据集对其他领域能产生积极影响，并为实际应⽤场景提供了有价值资源和基础设施建设参考依据。