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...
总的来说,NLU 负责理解输入的自然语言,挖掘其中的意义和关键信息,而 NLG 则凭借对这些信息的把握,将其转化为自然流畅的语句输出,二者相互配合,融入 NLP 这个大体系中,共同助力计算机像人类一样理解和运用自然语言,搭建起人机之间沟通的桥梁。 (二)协作实例 在实际的应用场景中,NLP、NLU 和 NLG 常常协同工作,发挥...
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...
NLU、NLP、NLG是自然语言处理的核心技术，它们之间存在密切的关系。NLU是NLP的一个重要组成部分，它是实现NLP应用的基础。NLP是NLU和NLG的综合体，它涵盖了自然语言理解和自然语言生成两个方面。NLG是NLP的一个重要组成部分，它是实现自然语言生成应用的基础。三、NLU、NLP、NLG的应用 NLU技术的应用包括机器翻译、信息...
如语义学和句法，有助于推动技术进步。总的来说，NLU阅读理解语言，NLG创造更多语言。NLU从语言中提取事实，NLG则利用这些见解生成自然语言。苹果、谷歌等科技巨头持续投资NLP，以创造出更像人类的系统。在NLP的未来发展中，技术将改变人类与技术的互动方式，推动更高效、智能的数据处理和分析。
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。
NLU是Natural Language Understanding的缩写,中文译为自然语言理解,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的目标是让计算机能够理解人类的自然语言输入,从而实现更加智能化的交互和应用。 NLU的研究主要集中在自然语言处理(NLP)的相关技术上,如词法分析、句法分析、语义理解、情感分析等。通过对自然...
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、...