bert textcnn意图识别的优点

BERT-TextCNN意图识别的优点包括：

1. 高准确度：BERT模型可以捕捉多个单词之间的语义关系，TextCNN模型可以有效地提取输入文本的特征，两种模型的结合可以提高意图识别的准确度。

2. 可扩展性：BERT可以预训练，适用于不同领域的语言模型训练，并且可以适应不同的数据集。TextCNN作为一种经典的卷积神经网络模型，也相对灵活地适应不同的文本分类任务。

3. 鲁棒性：BERT-TextCNN模型可以处理一些困难的情况，例如单词拼写错误，语法错误等，而不会影响意图识别的准确度。

总之，BERT-TextCNN模型在意图识别方面具有很高的准确度和可扩展性，是一个非常有效的方法。