도 7 은 본 발명 의 일실 시예 에 있 어서 , 질 의 의도 분류기 의 대표 모델 의 예 를 도시 한 도면 이 다 . 도 7 은 도 3 을 통해 설명 한 질 의 의도 분류기 ( 330 ) 에서 활용 가능 한 대표 모델 의 예 를 나타내 고 있 다 . 도 7 은 도 4 에서 설명 한 대화 상태 인코더 ( 410 ) , 디바이스 상태 인코더 ( 420 ) , 문장 인코더 ( 430 ) 및 의도 분류기 ( 440 ) 를 나타내 고 있 다 . 이때 , 도 7 에서 대화 상태 인코더 ( 410 ) 는 뉴 럴넷 기반 분류 모델 로서 RNN 을 문장 인코더 ( 430 ) 는 뉴 럴넷 기반 분류 모델 로서 Bidirectional RNN 을 사용 하 는 예 를 나타내 고 있 다 . 한편 , 디바이스 상태 인코더 ( 420 ) 는 뉴 럴넷 기반 분류 모델 대신 , 상태 에 대한 값 들 의 평균값 을 이용 하 는 예 를 나타내 고 있 다 . 얻 어 진 표현 들 ( Representations ) 은 의도 분류기 ( 440 ) 에 의해 연결 될 수 있 으며 , 연결 된 전체 표현 에 따라 딥 러닝 기반 확률 모델 을 이용 한 통계 적 확률 에 의해 의도 불 분명 질의 에 대해서 도 사용 자 의 의도 가 예측 될 수 있 다 .