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什么是nlu(自然语言理解)?

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自然语言理解(NLU)是更大主题的技术概念自然语言处理。 nlu是负责翻译自然的人类的过程进入计算机可以解释的格式。基本上,在计算机可以处理语言数据之前,它必须了解数据。

nlu.的技术包括使用常见的语法和语法规则,使计算机能够了解自然人语言的含义和背景。这些技术的最终目标是计算机将有一个“直观”的语言理解,能够在人类所做的方式写和理解语言,而不不断参考词语的定义。

定义nlu(自然语言理解)

计算机科学家和NLP专家使用具有许多技术来使计算机能够理解人类语言。大多数技术属于“句法分析”的类别。句法分析技术包括:

  • lemmatization.
  • 单词分割
  • 解析
  • 形态分割
  • 句子突破
  • 一部分的语音标记

这些句法分析技术将语法规则应用于单词组并尝试使用这些规则来导出含义。相比之下,NLU通过使用“语义分析”技术来运营。

语义分析将计算机算法应用于文本,试图了解自然背景中单词的含义,而不是依赖基于规则的方法。短语的语法正确性/错误不一定与短语的有效性相关。可以有语法正确尚未毫无意义的短语,并且在语法上不正确的短语具有含义。为了区分最有意义的词语,NLU应用各种技术旨在接受一组单词的含义,依赖于对语法结构和规则。

nlu.是一个不断变化和变化的领域,它被认为是ai的难题之一。正在开发各种技术和工具来提供对人类语言的理解。大多数NLU系统具有共同的某些核心组件。需要一种用于语言的词典,是某种类型的文本解析器和语法规则,以指导创建文本表示。该系统还需要语义理论,以便能够理解该陈述。有各种语义理论用于解释语言,如随机语义分析或天真语义。

常见的NLU技术包括:

命名实体识别是识别“命名实体”的过程,这些过程是人和重要的地方/事物。命名实体识别通过区分文本体内的基本概念和引用来运行,识别命名实体,并将它们放入基于语法规则的地点,日期,组织,人员,作品等的类别,日期,组织,人员,作品等。通常用于执行ner任务。

单词义歧义是基于单词所出现的上下文确定单词的含义或感觉的过程。字感歧义通常使用部分语音标记器以便上下上容目标字。语音歧义的监督方法包括用户支持矢量机器和基于记忆的学习。但是,大多数单词义歧义模型是使用标记和未标记的数据的半监督模型。

nlu.的例子(自然语言理解)

nlu.的常见示例包括自动推理,自动票务路由,机器翻译和问题应答。

自动推理

自动推理是一个旨在为机器提供一种逻辑或推理的纪律。这是一种认知科学的分支,努力基于医疗诊断或以编程/自动解决数学定理来扣除扣除。 NLU用于帮助收集和分析信息并根据信息生成结论。

自动售票路由

通常使用nlu自动执行客户服务任务。当生成客户服务机票时,聊天机和其他机器可以解释客户需求的基本性质并将其驻留为正确的部门。公司每天收到数千家的支持请求,因此NLU算法在优先考虑门票并使支持代理能够以更有效的方式处理它们。

机器翻译

很难将一种语言准确转换为另一种语言的语音或文本。实际上,机器翻译是NLP和NLU中最困难的问题之一。许多机器翻译系统依靠语言规则来翻译语言之间,但研究人员正在追求更复杂的语言翻译方式。 NLU机器转换尝试通过保留与目标文本相关联的上下文和语义信息来启用更准确的转换。最准确的机器翻译系统将语言规则与提取语义含义的算法相结合。

问题回答

语音识别使用NLU技术来让计算机了解问题用自然语言提出。 NLU用于将设备的用户提供自然语言的响应,而不是向他们提供可能的答案列表。当您向数字助手提出一个问题时,NLU用于帮助机器理解问题,根据识别实体等功能和先前语句的上下文选择最合适的答案。

Blogger和Programmer有专业的机器学习深度学习话题。丹尼尔希望帮助别人利用AI的力量来社交。