SPILL: Domain-Adaptive Intent Clustering based on Selection and Pooling with Large Language Models
作者: I-Fan Lin, Faegheh Hasibi, Suzan Verberne
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-06-02)
💡 一句话要点
提出SPILL，一种基于大语言模型选择和池化的领域自适应意图聚类方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 意图聚类 领域自适应 大语言模型 语义选择 无监督学习
📋 核心要点
- 现有意图聚类方法在新领域数据集上泛化性差，通常需要针对特定数据集进行微调或依赖少量标注数据。
- SPILL将聚类视为小规模选择问题，利用大语言模型从候选集中选择与种子具有相同意图的utterance，从而优化嵌入表示。
- 实验表明，SPILL在无需微调的情况下，性能优于直接使用嵌入器，并可与其他需要微调的先进方法相媲美。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大语言模型选择和池化的领域自适应意图聚类方法SPILL，该方法无需微调。现有的基于嵌入的聚类方法依赖于少量标记样本或无监督微调来优化每个新数据集的结果，这使得它们在新数据集上的泛化能力较差。我们的目标是使这些现有的嵌入器更易于泛化到新的领域数据集，而无需进一步微调。受到我们对采样和池化技术有效性的理论推导和模拟结果的启发，我们将聚类任务视为一个小规模的选择问题。这个问题的良好解决方案与更好的聚类性能相关。因此，我们提出了一种两阶段方法：首先，对于每个utterance（称为种子），我们使用现有的嵌入器导出其嵌入。然后，我们应用距离度量来选择一个接近种子的候选池。由于嵌入器没有针对新数据集进行优化，因此在第二阶段，我们使用LLM从这些候选中进一步选择与种子具有相同意图的utterance。最后，我们将这些选定的候选者与种子进行池化，以导出种子的精炼嵌入。我们发现我们的方法通常优于直接使用嵌入器，并且它实现了与其他最先进的研究相当的结果，即使是那些使用更大的模型并需要微调的研究，也显示了它的优势和效率。我们的结果表明，我们的方法可以在不进行额外微调的情况下进一步改进现有的嵌入器，使其更适应新的领域数据集。此外，将聚类任务视为一个小规模的选择问题，使得可以使用LLM根据用户的目标自定义聚类任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决意图聚类任务中，现有方法在新领域数据集上泛化能力不足的问题。现有方法通常依赖于少量标注数据或针对特定数据集的微调，这限制了它们在实际应用中的灵活性和效率。
核心思路：论文的核心思路是将意图聚类问题转化为一个小规模的选择问题。具体来说，对于每个utterance（种子），从候选集中选择与其具有相同意图的utterance。通过这种方式，可以利用大语言模型的语义理解能力，在没有微调的情况下，提升聚类效果。
技术框架：SPILL方法包含两个主要阶段： 1. 候选集选择：首先，使用现有的嵌入器（如Sentence-BERT）为每个utterance生成嵌入向量。然后，基于距离度量（如余弦相似度），选择与种子utterance最接近的若干个utterance作为候选集。 2. LLM选择与池化：利用大语言模型（LLM）从候选集中选择与种子具有相同意图的utterance。具体来说，将种子utterance和候选utterance输入LLM，LLM判断它们是否具有相同的意图。最后，将选定的utterance与种子utterance进行池化，得到精炼后的种子utterance嵌入表示。
关键创新：SPILL的关键创新在于利用大语言模型进行意图选择，从而避免了对嵌入器进行微调。这种方法充分利用了LLM的语义理解能力，可以在没有标注数据的情况下，提升聚类效果。此外，将聚类任务视为选择问题，为利用LLM进行聚类任务定制提供了可能性。
关键设计： 1. 候选集大小：候选集的大小是一个重要的参数，需要根据数据集的特点进行调整。候选集过小可能导致无法找到与种子具有相同意图的utterance，候选集过大则会增加LLM的计算负担。 2. LLM选择策略：LLM的选择策略直接影响聚类效果。可以使用不同的prompt engineering技术，引导LLM做出更准确的判断。 3. 池化方法：池化方法用于将选定的utterance与种子utterance进行融合。可以使用平均池化、最大池化等方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SPILL方法在多个意图聚类数据集上取得了显著的性能提升。例如，在某些数据集上，SPILL方法优于直接使用嵌入器的方法，并且可以与其他需要微调的先进方法相媲美。更重要的是，SPILL方法在无需微调的情况下，实现了这些性能提升，展示了其在领域自适应意图聚类方面的优势。
🎯 应用场景
SPILL方法可应用于各种意图理解相关的任务，例如对话系统、智能客服、用户行为分析等。该方法无需针对特定领域进行微调，因此可以快速部署到新的应用场景中。此外，SPILL方法还可以用于构建更加个性化的意图理解系统，根据用户的特定需求进行意图聚类。
📄 摘要（原文）
In this paper, we propose Selection and Pooling with Large Language Models (SPILL), an intuitive and domain-adaptive method for intent clustering without fine-tuning. Existing embeddings-based clustering methods rely on a few labeled examples or unsupervised fine-tuning to optimize results for each new dataset, which makes them less generalizable to multiple datasets. Our goal is to make these existing embedders more generalizable to new domain datasets without further fine-tuning. Inspired by our theoretical derivation and simulation results on the effectiveness of sampling and pooling techniques, we view the clustering task as a small-scale selection problem. A good solution to this problem is associated with better clustering performance. Accordingly, we propose a two-stage approach: First, for each utterance (referred to as the seed), we derive its embedding using an existing embedder. Then, we apply a distance metric to select a pool of candidates close to the seed. Because the embedder is not optimized for new datasets, in the second stage, we use an LLM to further select utterances from these candidates that share the same intent as the seed. Finally, we pool these selected candidates with the seed to derive a refined embedding for the seed. We found that our method generally outperforms directly using an embedder, and it achieves comparable results to other state-of-the-art studies, even those that use much larger models and require fine-tuning, showing its strength and efficiency. Our results indicate that our method enables existing embedders to be further improved without additional fine-tuning, making them more adaptable to new domain datasets. Additionally, viewing the clustering task as a small-scale selection problem gives the potential of using LLMs to customize clustering tasks according to the user's goals.