意图分类（Intent Classification）是自然语言处理（NLP）中的一项核心任务，旨在识别用户输入文本或语音背后的意图或目的。例如，在对话系统中，用户询问“帮我订一张机票”，其意图可被分类为“预订服务”。该技术通过机器学习模型分析语言特征，如关键词和上下文模式，实现对用户需求的精准解读，从而提升人机交互的效率。意图分类通常依赖于监督学习方法，使用标注数据集训练分类器，以区分多种可能的意图类别。
在AI产品开发的实际落地中，意图分类广泛应用于聊天机器人、虚拟助手和客户支持系统等场景。通过高效识别用户意图，系统能自动触发相应服务流程，例如在电商客服中快速响应订单查询或投诉处理，大幅优化用户体验和运营成本。当前主流实现采用深度学习模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），结合迁移学习技术，显著提高了分类准确性和泛化能力。
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