[nlp]意图分类是怎么实现的

如何进行意图分析

之前开始做语义理解的时候，笔者采用的是比较粗暴的方法进行匹配。随着语料的积累，语料库的规模变得越来越大，匹配的效率也随着越来越低，对语料进行意图分类的想法也就随着产生。

当用户输入之后，系统首先对输入进行意图分类，然后对分类下的语料进行匹配，从而减轻计算量，提高系统的匹配效率。

本文只是简单的阐述一下意图分析的典型思路和方法，并实现一个基本的意图分类器，而无意系统的探究意图分类。更详细的探讨后文再进行。

本文按照如下流程进行叙述：

• 数据准备
• 特征提取
• 模型准备
• 训练模型
• 使用模型

数据准备

假设有3个场景：吃饭、打招呼、再见。那么三个场景下会有什么样的对话呢？
比如：

• 今天这个菜真好吃！
• 嗨！今天天气不错！
• 今天很开心，明天见！

很明显，人眼一看就能看出对应的句子应该是哪个类别了：

• 今天这个菜真好吃！ ->吃饭
• 嗨！今天天气不错！ ->打招呼
• 今天很开心，明天见！ ->再见

到这里，我们模型需要的数据就有了。可以很清晰的写出下面的代码：

list_sen=['今天这个菜真好吃！','嗨！今天天气不错！','今天很开心，明天见！']
1

需要的数据就有了，下一步是提取特征。

特征提取

特征的提取是为了方便进行分类计算，每一个特征都具备一定的权重，表明它的权值。通过特征的权值，就能够确定句子属于哪一个类别。这里我们将每一个字作为一个特征，1/（字出现的总次数）作为权值。
首先构造一个字典，key为字，value为频率：

dict_voc=dict()
for s in list_sen:
    for w in s:
        if w in dict_voc.keys():
            dict_voc[w]+=1
        else:
            dict_voc[w]=1
1
2
3
4
5
6
7

输出为：

{
  '这': 1.0, '嗨': 1.0, '好': 1.0, '气': 
1
2