语音识别输出文本后，自然语言理解（NLU，Natural Language Understanding）开始工作，目标是让机器从文本中提取意图、实体、情感、上下文等信息，明白用户“想做什么”“需要什么”。意图识别是NLU的核心任务，判断用户话语的目的，例如查询业务、办理业务、投诉建议、催办、修改信息等。

意图识别的实现方式

1. 规则与模板匹配：针对高频简单意图，设置关键词与句式模板，匹配成功即判定意图。适合稳定、简单的咨询场景。

2. 机器学习分类：通过标注数据训练分类模型，把句子映射到预设意图类别。

3. 深度学习语义匹配：使用预训练语言模型，把句子转化为语义向量，计算与标准意图的相似度，实现更灵活的识别。

现代系统通常采用规则+模型的混合方案，兼顾准确率与覆盖度。规则处理高频标准问法，模型处理多样化、口语化表达。

信息来源：合力亿捷