CEMIR 与 FISER：基于推理与基于知识扩充的语用意图识别方法的比较研究
arXiv：2610.32022v1 发布类型：新 摘要：在人机交互中，意图识别要求智能体通过推断说话者的潜在目标来化解含糊不清的自然语言指令。近年来，研究日益聚焦于两种颇具代表性的范式来应对这一任务：结构化符号推理与多模态输入增强。然而，在那些歧义源于未明示的人类意图而非缺失可观测场景信息的情形下，基于增强的方法是否确实具有优势，仍不明确。本文开展了一项对比与诊断性研究，将采用结构化社会与具身推理的FISER框架与CEMIR（上下文增强型多模态意图识别）方法进行基准测试——后者是一种实施多模态增强的技术。
