Comparative Learning Based Multi-round Dialogue Intent Classification Method

Wei Feng

doi:10.1007/978-981-95-1565-3_36

2026-01-01

PRE

DOI：10.1007/978-981-95-1565-3_36

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摘要

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传统文本分类方法在处理包含多个意图的多轮对话时面临巨大挑战。本文提出了一种基于对比学习和注意力机制的意图分类模型。文本被分为长文本和短文本两类并编码到Transformer中。然后，对词嵌入矩阵进行扰动以生成对抗样本，并对正样本对进行比较以计算损失。最后，将正样本对输入多轮推理模块，通过多轮对话学习全局场景的语义线索以获得推理特征。在两个数据集上的实验表明，所提出的方法取得了良好的性能。

Keyword:

Dialogue classification

Comparative learning

Text classification