단계 ( 650 ) 에서 컴퓨터 장치 ( 200 ) 는 쿼리 및 컨텍스트 를 입력 으로 갖 는 딥 러닝 기반 확률 모델 을 이용 하 여 사용 자 의 의도 를 예측 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 컴퓨터 장치 ( 200 ) 는 컨텍스트 가 포함 하 는 대화 히스토리에 기반 하 여 얻 어 지 는 대화 상태 의 변화 시퀀스 를 포함 하 는 대화 흐름 표현 , 컨텍스트 가 더 포함 하 는 디바이스 의 상태 들 에 대한 상태 벡터 를 포함 하 는 디바이스 상태 표현 및 쿼리 에 대한 토큰 화 된 입력 문장 을 포함 하 는 문장 표현 중 둘 이상 을 연결 시켜 의도 예측 을 위한 전체 표현 을 생성 하 고 , 딥 러닝 기반 확률 모델 을 통해 전체 표현 에 대응 하 여 통계 적 확률 에 따라 결정 되 는 의도 를 사용 자 의 의도 로서 예측 할 수 있 다 . 일실 시예 에서 , 대화 흐름 표현 은 , 입력 되 는 대화 에 대한 상태 를 결정 하 도록 학습 된 뉴 럴넷 기반 분류 모델 을 통해 얻 어 지 는 대화 히스토리 의 상태 변화 시퀀스 를 포함 할 수 있 으며 , 디바이스 상태 표현 은 , 특정 항목 의 상태 에 대한 정보 를 통해 해당 항목 에 대해 기 설정 된 상태 들 중 하나 를 출력 하 도록 학습 된 뉴 럴넷 기반 분류 모델 을 이용 하 여 얻 어 지 는 디바이스 의 상태 벡터 를 포함 할 수 있 다 . 또한 , 문장 표현 은 , 입력 문장 을 토큰 화 하 여 토큰 화 된 텍스트 의 시퀀스 를 출력 하 도록 학습 된 뉴 럴넷 기반 분류 모델 을 이용 하 여 얻 어 지 는 쿼리 에 대한 토큰 화 된 ( tokenized ) 입력 문장 을 포함 할 수 있 다 .