利用embedding_ops模块进行中文文本的意图识别

embedding_ops模块是TensorFlow中的一个模块，用于对文本进行embedding操作，可以用于文本分类、意图识别等任务。

在利用embedding_ops模块进行中文文本的意图识别时，我们通常需要经过以下几个步骤：

1. 文本预处理：对中文文本进行分词、去停用词等预处理操作，将文本转换为词汇序列。

2. 构建词汇表：将所有预处理后的文本中的词汇构建一个词汇表，每个词汇对应一个唯一的索引号。

3. 文本向量化：将文本中的词汇转换为对应的索引号，得到一个文本的向量表示。

4. 加载预训练的词向量：可以使用预训练的中文词向量模型，如Word2Vec、GloVe等。

5. 创建embedding矩阵：根据词汇表和预训练的词向量模型，创建一个embedding矩阵，其中每一行对应一个词汇的词向量。

6. 文本embedding：使用embedding_ops模块中的embedding_lookup函数，将文本的向量表示转换为词向量形式。

7. 意图分类：根据文本的词向量形式，使用分类器（如全连接神经网络、支持向量机等）进行意图分类。

下面是一个使用embedding_ops模块进行中文文本意图识别的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn
from tensorflow.contrib import layers
import jieba

# 文本预处理
def preprocess(text):
    words = jieba.cut(text)  # 分词操作，使用jieba分词工具
    words = [w for w in words if w not in stopwords]  # 去除停用词
    return words

# 中文文本
texts = ['我想订一张去北京的机票', '请问明天北京的天气怎么样']

# 分词和构建词汇表
max_document_length = 10
tokenizer = learn.preprocessing.Tokenizer(tokenizer_fn=preprocess)
tokenizer.fit(texts)
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length)
x = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(texts)))

# 加载预训练的词向量
vocab_size = len(vocab_processor.vocabulary_)
embedding_dim = 100
embedding_matrix = np.random.uniform(-0.25, 0.25, (vocab_size, embedding_dim))

# 创建embedding矩阵
embedding_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [vocab_size, embedding_dim])
embedding_init = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[vocab_size, embedding_dim]), trainable=False)
embedding_init_op = embedding_init.assign(embedding_placeholder)

# 文本embedding
embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(embedding_init, x)

# 意图分类
num_classes = 2
hidden_units = 128
logits = layers.fully_connected(embedded_chars, hidden_units, activation_fn=tf.nn.relu)
logits = layers.fully_connected(logits, num_classes, activation_fn=None)
predictions = tf.argmax(logits, 1)

with tf.Session() as sess:
    # 初始化embedding矩阵
    sess.run(embedding_init_op, feed_dict={embedding_placeholder: embedding_matrix})
    # 执行意图分类
    result = sess.run(predictions)
    print(result)

在上述代码中，我们首先对中文文本进行分词和构建词汇表的操作，使用了jieba库进行分词，并去除了停用词。

然后加载了预训练的词向量模型，这里我们使用一个随机初始化的词向量矩阵作为示例。

接着创建了一个embedding矩阵，并使用embedding_lookup函数将文本的向量表示转换为词向量形式。

最后使用全连接神经网络进行意图分类，得到最终的意图识别结果。

这是一个简单的示例，实际应用中还可以进一步优化模型和数据处理的方式，如使用更大规模的分词工具、更复杂的网络结构、更大规模的预训练词向量等。