Российские учёные улучшили способность нейросетей угадывать цели пользователей

Российские учёные придумали новый способ, как значительно улучшить работу чатботов без больших языковых моделей. В Центре научной коммуникации МФТИ сообщили, что они разработали метод, который помогает чатботам лучше предсказывать намерения пользователей. Этот подход основывается на автоматическом построении диалоговых сценарных графов и использует графовую структуру данных для предсказания намерений, что делает ответы чатботов более прозрачными.

Идею предложили Дарья Леднева и Денис Кузнецов из МФТИ. Они использовали математические графы, где узлы представляют намерения пользователей, а ребра — переходы между ними. Проблема с графами раньше была в том, что нужно было вручную размечать данные, что занимало много времени и ресурсов. Новый алгоритм автоматически группирует похожие высказывания, определяя намерения участников диалога без ручной разметки.

Учёные сравнили свой метод с другими существующими системами машинного обучения, такими как RoBERTa и ConveRT, а также с другими алгоритмами. Тесты показали, что использование графов позволяет точнее предсказывать намерения пользователей, чем это делают современные алгоритмы. Это может сделать чатботов более эффективными и удобными, особенно в узких предметных областях, и снизить затраты на вычислительные ресурсы и энергию.