تعد تصنيف النوايا (IC) وملء الفتحات (SF) لبنات بناء مهمة في أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام. هذه المهامتين مرتبطان ارتباطا وثيقا ويمكن أن تزدهر بعضهما البعض. نظرا لأن عدد قليل فقط من الكلام، يمكن استخدامها لتحديد النوايا والفتحات الجديدة الناشئة، وغالبا ما تحدث مشكلة ندرة البيانات عند تنفيذ IC و SF. ومع ذلك، فإن عدد قليل من نماذج IC / SF تعمل بشكل جيد عندما يكون عدد عينات التدريب لكل فئة صغيرة جدا. في هذه الورقة، نقترح إطارا تعليميا مشتركا متميزا ومشروعا مختلفا ومشروعا للإشراف من أجل تصنيف قلة الطابع وملء الفتحة. أبرزها هي كما يلي. (1) يقوم النموذج بإجراء عروض النية والفخان عبر التفاعلات ثنائية الاتجاه، ويمتد الشبكة النموذجية لتحقيق التعلم الصريح المشترك، والذي يضمن أن مهام IC و SF يمكن أن تعزز بعضها البعض. (2) يتكامل النموذج مع التعلم المتعري الخاضع للإشراف، مما يضمن سحب العينات من نفس الفصل معا ويتم دفع عينات من فئات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يتبع النموذج بطريقة غير شائعة ولكن عملية لبناء الحلقة، والتي تتخلص من الإعداد التقليدي مع طريقة ثابتة وإطلاق النار، وتسمح بموادات البيانات غير المتوازنة. تجارب واسعة على ثلاث مجموعات بيانات عامة تظهر أن نموذجنا يمكن أن يحقق أداء واعد.