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在人工智能（AI）快速发展的背景下，自然语言处理（NLP）已成为推动智能系统理解与生成自然语言的核心技术。其中，“意图识别”作为人机交互的关键步骤，已被广泛应用于智能客服、对话系统、语音助手等场景。而“意图传播”（Intent Propagation）作为更深层的机制，逐渐成为当前智能系统中提高上下文一致性、实现多轮交互理解的研究热点。
本文将系统性地分析意图传播的内涵、实现机制、在多任务对话系统中的作用、关键技术路径以及未来发展趋势，并通过模型结构图形象展示其在NLP系统中的角色。
意图传播的定义与内涵
1. 意图识别与意图传播的区别
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意图识别（Intent Recognition） 是对用户输入语句所表达的目的或动机的分类任务。
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意图传播（Intent Propagation） 指的是在多轮对话、跨模块任务、上下文感知等场景中，用户意图在时间或模型结构上进行的迁移、延续和共享。
意图传播并不是对单一语句的理解，而是对意图如何随语境动态变化进行建模和管理。
2. 典型应用场景
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多轮对话系统中的上下文管理
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多模态交互中的任务协同
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RAG（检索增强生成）系统中从用户输入到信息生成的链式意图传导
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用户行为预测与主动推荐
意图传播的实现机制
意图传播的机制依赖于上下文建模、序列学习、注意力机制等多种技