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。简单来说，是指自然语言理解的运用希望机器人能够像人一样，具备正常的...
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。
NLG (自然语言生成)是NLP的另一项核心任务,主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟,将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。例如:人类对话智能音响,“现在几点了”,则需要先利用NLU技术判断用户的意图,理解用户的需求是什么。然后再利用NLG技术回复:“现在是早晨8点整”。 通常自然语言生成 - NLG 有2种...
自然语言(Natural Language)中有NLP(Natural Language Processing)、NLU(Natural Language Understanding)和NLG(Natural Language Generation),它们的区别是什么呢? 本文旨在快速涵盖NLP、NLU和NLG之间的异同,并谈论NLP的未来。文章作者是Nahla Davies, 今年6月份发表在KDnuggets上。 你有没有使用过像Siri或Alexa那样的...
NLG (自然语言生成)是NLP的另一项核心任务,主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟,将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。例如:人类对话智能音响,“现在几点了”,则需要先利用NLU技术判断用户的意图,理解用户的需求是什么。然后再利用NLG技术回复:“现在是早晨8点整”。 通常自然语言生成 - NLG 有2种...
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...
简介: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。 关注公众号 TechLead,作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、...
一、NLU、NLP、NLG的定义 1. NLU 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是指计算机系统对自然语言文本进行分析、理解和推理的过程。NLU技术包括词法分析、句法分析、语义分析和语用分析等方面，旨在使计算机能够理解自然语言文本的含义和意图。NLU技术是自然语言处理的核心技术之一，它是实现智能对话、文本...
NLG与NLU相反,是指计算机系统根据特定的规则和语言模型,生成自然语言文本的过程。它同样包括文本规划、语言生成和输出等方面,目标是使计算机能够生成符合人类语言习惯和规范的自然语言文本。在机器翻译中,NLG技术可以帮助计算机理解源语言的含义和意图,从而实现准确的翻译。
NLP的两个部分:NLU和NLG 比尔·盖茨曾说过,「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」。自然语言处理的进步将会推动人工智能整体进展。NLP 的历史几乎跟计算机和人工智能的历史一样长。自计算机诞生,就开始有了对人工智能的研究,而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。