ConceptNetは、エンタープライズ向けの音声意図分類のために設計された、ファインチューニング済みのdistilbert-base-multilingual-casedモデルをオープンソースとして公開した。このシステムは、コマンドを基本的な意図、文脈対応型意図、予測型意図、自律型意図の4つのカテゴリに分類するための4層階層を利用している。

  • アーキテクチャは2つの推論パスを提供する: CPU上で5ミリ秒以内に83%の精度を達成する高速なTF-IDF + Logistic Regressionパスと、100ミリ秒以内に98.6%の精度を達成するニューラルDistilBERTパス。
  • モデルは正確に4つの有効なラベルのみを出力するように制約されており、ハルシネーションを防ぐ。
  • 英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、中国語、アラビア語、ロシア語の9言語をサポートする。
  • トレーニングデータセットは、これらの言語にわたる730件のラベル付き例で構成されている。

著者らはNLPコミュニティからのフィードバックを求めているとともに、エンタープライズチームに対してサンドボックス環境を通じて無料でツールのパイロット運用を呼びかけている。