请解释在人机交互系统中，如何利用神经网络模型进行意图识别和槽抽取，并给出一个简化的代码示例。

在人机交互系统中，神经网络模型扮演着提取和理解自然语言的关键角色。特别是对于意图识别和槽抽取这两个关键任务，可以采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），包括其变种如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。

参考资源链接：[Rokid A-Lab的机器学习与人机交互实践](https://wenku.csdn.net/doc/7e4aax2nh4?spm=1055.2569.3001.10343)

意图识别通常被看作一个分类问题，可以使用CNN来提取输入文本中的关键n-gram特征，而RNN、LSTM或GRU能够处理序列数据，并保留输入序列的上下文信息，这对于理解用户的意图至关重要。例如，使用一个LSTM模型，可以通过隐藏层状态来捕捉序列中的长期依赖关系，从而对意图进行有效的识别。

槽抽取则是一个序列标注问题，目标是从用户的话语中提取关键信息，如时间、地点等。CRF层常被用作输出层，以结合序列中相邻标签的关联，从而更准确地对槽进行标注。结合注意力机制，可以进一步增强模型对重要信息的捕捉能力。

下面是一个简化的代码示例，展示了如何使用Keras库来构建一个简单的意图识别模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 假设我们有一个预处理好的数据集，包含用户输入和对应的意图标签
X_train, y_train = # ... 加载数据集
max_len = # ... 确定序列最大长度
embedding_dim = # ... 设定嵌入维度

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))  # 假设有多个意图类

***pile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 对新的用户输入进行意图预测
def predict_intent(input_text):
    sequence = tokenizer.texts_to_sequences([input_text])
    padded_sequence = pad_sequences(sequence, maxlen=max_len, padding='post')
    predicted_intent = model.predict(padded_sequence)
    return predicted_intent.argmax()  # 返回最高概率的意图类别

# 假设有一个新的输入
new_input = 

参考资源链接：[Rokid A-Lab的机器学习与人机交互实践](https://wenku.csdn.net/doc/7e4aax2nh4?spm=1055.2569.3001.10343)