arXiv cs.AI· Shuang Song, Muhammad Luqman Naseem, Zhongqiao Yuan·· 11 小时前AI 评分18
DeepOpen：面向决策的意图分类框架，在 BANKING77 与 CLINC150 上的表现
DeepOpen: Decision-Oriented Intent Classification on BANKING77 and CLINC150
AI 导读
DeepOpen 是一个面向决策的意图分类框架，为 BANKING77 和 CLINC150 分别构建专用系统。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出 DeepOpen，一个面向决策的意图分类框架，并针对 BANKING77 和 CLINC150 提供数据集专用系统。在 BANKING77 上，一个使用锐度感知最小化（SAM）继续训练的单一英文分类器达到 94.1234% 的测试准确率（2,899/3,080）。这是在三个固定 SAM 随机种子中观察到的最佳结果，该结果是在测试评估后选定展示的；它们的均值为 94.0368%。在 CLINC150 的 150 个范围内类别上，一个 Laya 专家模型与三个 DeBERTa-v3-large 分类器的概率融合达到 98.0222%（4,411/4,500）。我们描述这两种配置，复现随附评估浏览器中展示的参考对比，并将头条分数与关于改进的证据区分开来。在统一的 BANKING77 评估路径下，SAM 均值比历史检查点高 0.0433 个百分点，共享行 95% 区间为 [-0.2273, +0.3247]。因此，该继续训练并未确立可靠的准确率提升。本报告记录了观察到的强任务特定性能、选择效应以及尚未解决的历史执行路径差异，而非新的骨干网络或统一的算法优势。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.31104 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.31104v2 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.31104 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite |
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来自：Shuang Song [查看邮箱]
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2026年10月22日星期四 11:15:47 UTC（12 KB）
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2026年10月23日星期五 06:22:47 UTC（11 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org