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口語理解（SLU是人機對話系統的重要部分，意圖識別作為口語理解的一個子任務，因其可以為限定領域的對話擴展領域而處于非常重要的地位。由于實際應用領域的對話系統需求増加，而需要開發(fā)的新領堿短時間內又無法獲得大量數據，因此為搭建新領域的深度學習模型提出了挑戰(zhàn)。遷移學習是深度學習的一種特殊應用，在遷移學習中，能夠利用源堿和目標域完成對只有少量標注數據的目標堿模型的構建，通過對源域和目標域之間的知識遷移完成學習過程。利用已有領域的標注數據和模型，搭建只含有少量標注數據的新領域對話系統是當前的研究重點。主要針對意圖識別任務進行概述，對遷移學習的方法進行分類和闡述，并總結其問題和解決思路，進一步思考如何將遷移學習應用于意圖識別任務，從而推動少量數據的新領域意圖識別研究。
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