一种模型参数非共享方法、模型、存储介质及计算机系统

本发明提供一种模型参数非共享方法、模型、存储介质及计算机系统，该方法包括：将所述模型设置为若干层网络，用于识别用户语句中M个兼容的意图；对于当前层网络，为每个意图匹配数量相等的若干个神经元；并根据当前层网络的神经元总数量以及上一层网络的输出确定当前层参数矩阵的规模；基于当前层的参数矩阵以及当前层的输入获取当前层的输出。本发明针对现有多意图识别模型中共享参数导致分类效果不佳的问题，提出参数非共享模型及优化算法，在分类效果和计算效率上优势明显。