تحديد نوايا المستخدمين الجدد هو مهمة أساسية في نظام الحوار. ومع ذلك، من الصعب الحصول على نتائج تجميع مرضية نظرًا لكون تعريف النوايا يعتمد بشكل كبير على المعرفة السابقة. الطرق الحالية تدمج المعرفة السابقة من خلال هندسة الخصائص الشديدة، مما يؤدي ليس فقط إلى التكيف الزائد ولكن أيضًا يجعلها حساسة للغاية لعدد المجموعات. في هذا البحث، نقترح التجميع العميق التكيفي المقيد مع تحسين المجموعات (CDAC+)، وهو طريقة تجميع من النهاية إلى النهاية يمكنها دمج القيود الثنائية بشكل طبيعي كمعرفة سابقة لتوجيه عملية التجميع. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتحسين المجموعات بإجبار النموذج على التعلم من التعيينات ذات الثقة العالية. بعد القضاء على التعيينات ذات الثقة المنخفضة، يصبح أسلوبنا غير حساس بشكل مفاجئ لعدد المجموعات. أظهرت النتائج التجريبية على ثلاث مجموعات بيانات مرجعية أن طريقتنا يمكن أن تحقق تحسينات كبيرة على الأسس القوية.