技术特征：
1.一种意图识别方法，其特征在于，包括：使用预设模型对同一句子预测m次；将每次预测获得的意图类别信心值p
i
和无意图类别的信心值th比较，保留p
i
＞th的意图类别；将所述保留的意图类别信心值进行调分，获得信心分数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预设模型对同一句子预测m次之前，包括：将用户输入的语料和无意图语料一同训练，获得所述预设模型；其中，所述无意图语料为在用户人机对话的历史日志中随机抽取的无意图的句子；所述预设模型的输出为意图类别和无意图类别的出现机率分布，所述p
i
为意图类别的出现机率，所述th为无意图类别的出现机率。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预设模型每次预测获得的p
i
与th之和为1。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预设模型对同一句子预测m次，包括：抽取所述句子中长度为n的子字串，共抽取m次；使用所述预设模型分别对所述子字串进行预测。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述抽取所述句子中长度为n的子字串，共抽取m次，包括：抽取所述句子中第一个字到第n个字作为第一子字串；位移w个字，抽取所述句子中第w个字到第n+w个字作为第二子字串，重复该步骤直至子字串的长度小于等于n，该子字串为第m子字串。6.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述将所述保留的意图类别信心值进行调分，获得信心分数，包括：将所述保留的意图类别的信心值转化成与平均信心值的倍数差距q
i
；对q
i
进行调分，获得信心分数f(q
i
)。7.根据权利要求6中所述的方法，其特征在于，所述q
i
＝(p
i
‑
1/k
i
)*k
i
，其中，k
i
为每次预测获得的意图类别和无意图类别的类别总数。8.根据权利要求7中所述的方法，其特征在于，所述f(q
i
)＝1/(1+e
‑
qi/2
)，其中，e为自然常数。9.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述将所述保留的意图类别信心值进行调分，获得信心分数之后，包括：当所述保留的意图类别中存在相同意图类别时，保留信心分数高的意图类别。10.一种意图识别装置，其特征在于，包括：预测模块，用于使用预设模型对同一句子预测m次；比较模块，用于将每次预测获得的意图类别信心值p
i
和无意图类别的信心值th比较，保留p
i
＞th的意图类别；调分模块，用于将所述保留的意图类别信心值进行调分，获得信心分数。