اكتشاف النوايا المجهولة العميقة باستخدام خسارة الهامش

تحديد نوايا المستخدمين المجهولة (الجديدة) التي لم تظهر أبدًا في مجموعة التدريب هو مهمة صعبة في نظام الحوار. في هذا البحث، نقدم طريقة ذات مرحلتين لاكتشاف النوايا المجهولة. نستخدم شبكة الذاكرة طويلة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) مع خسارة الهامش كمستخرج للخصائص. من خلال استخدام خسارة الهامش، يمكننا تعلم الخصائص العميقة التمييزية بforcing الشبكة على زيادة الاختلاف بين الفئات وتخفيض الاختلاف داخل الفئة. بعد ذلك، نقوم بتغذية متجهات الخصائص إلى خوارزمية الكشف عن الجديد القائم على الكثافة، عامل الانحراف المحلي (LOF)، لاكتشاف النوايا المجهولة. تجارب أجريت على مجموعتين قياسيتين من البيانات أظهرت أن طرقنا يمكن أن تحقق تحسينات متسقة مقارنة بالطرق المرجعية.请注意，为了使句子更加符合阿拉伯语的表达习惯，我稍微调整了句子结构。此外，“forcing”一词在科技文献中通常会翻译为“إجبار”或“فرض”，但在这里为了表述更自然，我将其融入到句子中进行了意译。希望这个翻译能满足您的需求。