识别出 “北京” 是地点实体,“明天” 是时间限定,这一理解过程就是 NLU 在发挥作用,它解析出的这些关键信息会传递给整个 NLP 系统中的其他环节,进而去获取对应的天气信息,所以说 NLU 是实现 NLP 应用的基础环节之一。
自然语言处理（NLP）的两个核心任务分别是自然语言理解（NLU）和自然语言生成—（NLG）。自然语言的理解就是希望机器可以和人一样，有理解他人语言的能力；自然语言的生成就是将非语言格式的数据转换成人类的语言格式，以达到人机交流的目的。什么是自然语言理解（NLU）?NLU是所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的...
简单来说，NLP就是机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，实现人机交流为目的。值得留意的是，NLP有2个核心的任务：分别是【自然语言理解—NLU】和【自然语言生成—NLG】。一、NLU（自然语言理解）Q1 什么是NLU?NLU是所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的总称，即能够进行常见的文本分类、序列标注、信息抽取等任务。
但这就是NLU的问题所在：机器不知道我们遗漏了什么，它们不知道我们都知道什么。最终结果是NLU非常困难，如果它们不能以某种方式"整理"我们话语的所有的含义，那么软件程序将永远不能完全理解我们话语背后的想法。NLU的挑战，并不是解析，阻止，POS标记，命名实体识别等, 而是解释或揭示那些缺失的信息。并隐含地假定为...
NLP与NLU之间的关联 从任务和工作来看,NLU是自然语言处理中不可或缺的一部分,它负责形成对特定文本意义的拟人化理解。而NLP与NLU之间最大的不同就是,NLU超越了对单个词语的理解,因为它试图通过处理读音错误、字母或词语顺序调换等人为错误来理解意义。 诺姆·乔姆斯基于1957年在《句法结构》一书中提出的理论,推动了...
NLU和NGL是如何融入NLP的 数据科学家和人工智能专家可以利用NLP将非结构化数据集转化为计算机可以转换为语音和文本的格式--他们甚至可以创造出与你问的问题相关的上下文的回应,再回想一下Siri和Alexa等虚拟助手。但是,NLU和NLG到底是如何融入NLP的? 这三门学科的一个共同点是,它们都与自然语言有关,尽管它们都扮演...
NLU是NLP的子集,专注于语言的语义层面,特别是理解语言的意义、用户意图和上下文。 从应用角度来说,NLP是基础设施,提供文本的处理和转化功能,而NLU则更注重语义理解和用户交互,尤其是在对话式AI、语音助手和智能客服等领域具有重要作用。
从其任务可以看出,NLU是NLP的组成部分,它负责人类理解某个文本所呈现的含义。与NLP最大的区别之一是NLU超越了解单词,因为它试图解释和处理常见的人类错误,如错误发音或字母或单词的颠倒。 推动NLP的理论是Noam Chomsky在1957年的“句法结构”中所设定的假设:“语言L的语言分析的基本目标是将L的句子的语法序列与不符...
详解自然语言处理NLP两大任务与代码实战:NLU与NLG 自然语言处理(NLP)涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域,本文深入探讨了NLP的关键概念,包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等,为读者提供了全面而深入的视角。 1. 自然语言处理定义...
解码过程就是 NLU 中的 U——也就是说，理解语言话语背后的思想正是解码过程需要做的事情。此外，在这个解码过程中没有近似或任何自由度——也就是说，从一个话语的多种可能意义来看，说话人想要表达的思想只有一个，而解码过程中的「理解」必须达到这一个思想，这正是 NLU 困难的原因。在这种复杂的交流中，有...