NLP意图识别是指通过自然语言处理技术，识别和理解人类语言的意图。它通常被应用于交互式语音系统、聊天机器人、搜索引擎、推荐系统等领域，以提升用户体验和智能化水平。

NLP意图识别的方法可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。其中，基于规则的方法包括基于词典模板的规则分类、基于过往日志匹配等，而基于机器学习的方法则包括基于分类模型进行意图识别等。

在进行NLP意图识别时，首先需要对文本进行预处理，例如分词、词干化、去除停用词等，以提高算法的性能和准确性。其次，需要选择适合的算法模型进行训练和预测，例如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。最后，需要对模型进行评估和优化，以提高意图识别的准确率和效率。

NLP意图识别的难点主要是数据来源的匮乏和分类种类的多样性。由于意图识别需要大量的标注数据进行训练，而标注数据需要耗费大量的人力物力和时间，因此数据来源相对匮乏。同时，由于意图种类繁多且具有交集，因此分类的准确性要求较高，需要在模型设计时考虑特征的选取和权重的分配。此外，不同领域和场景下的意图识别也存在着不同的难点和挑战，需要结合具体情况进行研究和应用。