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本发明涉及一种基于深度学习的车载交互控制算法，属于车联网智能控制技术领域。该算法包括：多特征融合下的自然语言数据稀疏表示，使词、句子等多层次结构中的词向量与词性、依存关系等语境向量深度融合，且稀疏表示融合生成的词向量；半监督学习下的自然语言深度学习模型优化，使深度学习模型与自然语言任务匹配，并按不同训练环境快速切换梯度学习机制；表示学习下的自然语言张量知识图构建与推理，使知识图中的实体、概念、类别以及语义关系转换为同一语义空间的数值向量，利用多列卷积神经网络学习获取知识特征向量，通过目标问句向量与知识特征向量的相似度得分计算实现知识推理。本发明能有效应答用户交互的自然语言信息，满足用户的行车需求。