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隨著人機對話系統的不斷發展，讓計算機能夠準確理解對話者的對話意圖，并根據對話的歷史信息對回復進行意圖預測，對于人機對話系統有著十分重要的意義。已有研究重點關注根據對話文本和已有標簽對回復進行意圖預測，但是，在很多場景下回復可能并沒有生成。因此，文中提出了一種結合回復生成的對話意圖預測模型。在生成部分，使用Seq2Seq結構，根據對話歷史信息生成文本，作為對話中未來回復的文本信息;在分類部分，利用LSTM模型，將生成的回復文本與已有的對話信息轉變為子句級別的表示，并結合注意力機制突岀同一輪次對話句與生成回復的聯系。實驗結果表明，所提岀的模型相比簡單基線模型取得了2.54%的F1- score提升，并且聯合訓練的方式有助于提升模型性能。
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