利用意图识别实现文本聚类可通过以下三种思路间接实现：一、基于分类结果的直接聚类意图识别本质是分类任务，其核心目标是将文本划分到预定义的意图类别中（如二分类或多分类）。若模型已输出明确的类别标签（如“时间查询”“天气查询”等），可直接将同一类别的文本视为一个聚类簇。例如，在客服场景中，系统通过意图识别将用户问题分为“订单查询”“退换货申请”“投诉建议”三类后，同一类别的文本自然形成独立的聚类。此方法的关键在于分类结果的准确性——若意图类别划分合理，聚类效果可直接由分类模型的质量决定。二、结合预训练模型的特征提取预训练模型（如BERT）能提取文本的深层语义特征，其输出的句子向量（如BERT的CLS向量）可作为聚类算法的输入。具体流程为：使用BERT等模型对文本进行编码，获取每个句子的特征向量；将特征向量输入传统聚类算法（如K-Means、层次聚类），根据向量间的距离完成聚类。此方法的优势在于无需依赖预定义的意图类别，而是通过无监督方式发现文本中的潜在结构。例如，在新闻分类中，即使未标注“体育”“财经”等标签，BERT提取的特征仍可能将相关文本聚类到同一簇。三、Prompt优化特征表示Prompt技术通过在文本中加入特定引导词（如“这个问题属于[MASK]类”），优化预训练模型的句子表示能力。例如：在句子开头添加Prompt（如“查询意图：今天会下雨吗？”）；使用BERT提取Prompt优化后的CLS向量；基于优化后的向量进行聚类。实验表明，Prompt可增强文本的语义区分度，使不同意图的文本簇在特征空间中更易分离。例如，加入“查询意图”Prompt后，BERT生成的向量可能更清晰地区分“时间查询”和“天气查询”两类文本。关键点总结意图识别是分类，但分类结果可直接用于聚类；预训练模型的特征提取能力是聚类的核心支撑；Prompt技术可间接提升聚类效果，通过优化特征表示增强文本区分度。实际应用中，需根据数据规模、标注成本和任务需求选择合适的方法。