标签题目
意图识别相关面试题
意图识别有哪些分类方式，如何实现？
意图识别可以按标签数量、业务层级、开放程度、是否结合槽位和决策阶段分类。实现上要从标签体系、数据标注、模型方案、置信度治理和线上闭环五个层面设计，而不是只训练一个分类器。
多意图识别中如何选择单标签和多标签分类？
多意图识别选择单标签还是多标签，取决于业务动作是否互斥、用户一句话是否可能触发多个独立流程、标注是否稳定以及下游系统能否处理多结果。单标签更简单稳定，多标签表达能力更强但需要阈值、冲突消解和更复杂评估。
RAG 在意图识别中有什么作用？
RAG 在意图识别中的作用，是把相似历史表达、标签定义、业务文档和动态规则检索出来，辅助模型缩小候选、消除歧义、识别长尾和处理新业务。它不是替代分类器，而是给分类决策提供可更新的外部证据。
意图识别使用 LR、命名实体识别使用 HMM 时，实体如何提取，模型如何训练？
这道题考察经典 NLP 任务拆分：LR 适合把句子级特征映射到意图类别，HMM 适合把 token 序列映射到 BIO 实体标签序列。回答要讲清文本预处理、特征构造、HMM 初始/转移/发射概率训练、Viterbi 解码和实体字段回收。
转化率不达标时，如何把用户行为会话整理成大模型意图识别输入，并输出可分析的结构化标签？
这题考 AI 应用工程和数据分析的结合：转化率不达标只是结果，补数据给大模型做意图识别的目标是把用户会话从行为流水转成可分群、可诊断、可回流实验的结构化标签。