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以特征模板為主的查詢意圖識別方法存在人工抽取特征繁瑣，并且難以捕捉文本語義信息的問題。為此，基于字符級循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，提出一種新的查詢意圖識別模型。為能有效提取句子深層次語義特征，減少長距離信息依賴的限制，使用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（ LSTM）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性變換層，同時增加一層反向LSTM抽取字符的將來信息特征。使用原始漢字直接作為模型的輸入，避免分詞結(jié)果不準(zhǔn)確帶來的錯誤傳導(dǎo)問題，利用字符的分布向量表示方法，提高句子語義特征的獲取。實驗結(jié)果表明，該方法整體準(zhǔn)確率達(dá)到90. 7%，相比特征模板方法有所提升，能提高用戶查詢意圖的分類性能。
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