意图识别

意图识别:除了多轮对话层面 核心发起流程 流程在哪 填写什么表单

意图识别:意图识别的一般流程是将输入的文本转换成结构化的向量表示，再通过机器学习或深度学习等算法给出句子X对应的最佳意图Z，通常作为标准的多分类问题进行处理。如对问句“东方卫视这周天有什么节目”进行分类，得到意图识别结果“影视领域一节目单意图

用户意图识别是人机交互系统中关键性技术之一，意图识别的结果直接影响到交互系统做出回复的合理性[7]。意图识别本身也是一个文本分类问题，其方法和模型与文本分类大同小异，常用的有基于词典模板的规则分类、基于机器学习和基于深度学习的文本分类。

传统的意图识别方法，一般通过朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、隐马尔科夫(HMM)和决策树(DT)等机器学习方法，在有标签的意图文本上训练分类模型，进行意图识别。在简单的意图识别任务中取得了一定的效果，但随着意图类别的增加，这类基于人工特征的分类模型并不能有效提取文本的深层语义信息，尤其是在口语短文本这类意图识别问题上，数据表示更为稀疏，使得算法准确率难以提高。

近年来，深度学习模型在计算机视觉和语音识别中取得了显著的成果。在自然 语言处理中，使用CNN、LSTM、RCNN等深度学习算法来学习单词向量表示，进行文本特征提取，在意图识别任务中取得了不错的效果。