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新的词汇置信度方法增强了AI意图路由的可靠性

研究人员开发了一种名为Signed Lexical Confidence (SLC)的新方法，以提高AI意图路由的可靠性。该技术将分类器的置信度得分与来自词汇模型的证据相结合，为延迟不确定的请求提供了更有信息量的信号。SLC旨在通过区分可靠的预测和需要人工干预的预测来提高AI助手的准确性和覆盖范围。在BANKING77和CLINC150等标准数据集上的实验表明，SLC显著降低了风险覆盖曲线下面积，并在指定错误目标下增加了可接受的覆盖范围。