arXiv:2611.09491v1 Announce Type: new Abstract: Large language models enable fine-tuning-free spoken language understanding (SLU) through in-context learning, but direct query-based retrieval may select semantically similar yet intent irrelevant demonstrations. This paper presents Query-Adaptive Intent Detection via Prototype Extraction (APEX), a two-stage retrieval framework that first selects candidate intents using intent-level prototypes and then retrieves contextual exemplars within the selected intent space. Experiments on the SLURP dataset evaluate joint SLU performance using Exact Matc
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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