意图分析模型（2） 模型构建

1、概述

先前文献中已对相关数据进行了较为详尽的预处理，并将其转换为张量形式，从而能够直接导入tensorflow平台开展训练工作。本章节将重点围绕神经网络模型的搭建展开，旨在完成意图识别任务的训练与预测过程。

2、构建神经网络

为更有效地构建模型，首先需要对输入数据进行初步分析。当前输入的每个句子均由8个单词组成，每个单词对应一个300维的向量表示。输出结果则为一个整数，用于标识对应的意图类别。具体示例如下图所示：

2.1 构建卷积神经网络

先前编写的代码主要用于展示用途，在实际应用过程中仍需进行适当修改，以下为适用于真实生产环境的代码示例：

 from  gensim.models import KeyedVectors

    
 import jieba
    
 import tensorflow as tf
    
 import numpy as np
    
 model = KeyedVectors.load('mymodel')
    
 COLUMNS = ['text', 'class','class_id']