Краткое содержание

arXiv:2506.00210v2 Тип объявления: замена Аннотация: Точная классификация намерений критически важна для эффективного маршрутизирования в сфере обслуживания клиентов, обеспечивая подключение пользователей к наиболее подходящим агентам и сокращая время обработки запросов и операционные расходы. Однако по мере расширения компаниями ассортимента продукции, классификация намерений сталкивается с проблемами масштабируемости вследствие возрастающего числа намерений и различий таксономии между различными отраслями деятельности. В данной статье мы представляем метод REIC — классификацию намерений с улучшенным механизмом извлечения и генерации, который эффективно решает эти проблемы. REIC применяет механизм динамического включения релевантной информации посредством подхода RAG (Retrieval-Augmented Generation), обеспечивающий точную классификацию без необходимости частого переобучения моделей. Проведенные обширные эксперименты на реальных наборах данных демонстрируют превосходство метода REIC над традиционными методами тонкой настройки, нулевого выстрела (zero-shot) и малого количества примеров (few-shot) в условиях крупномасштабного клиентского сервиса. Полученные результаты подчеркивают эффективность нашего подхода...