1.自然语言理解 – NLU | NLI 2.自然语言生成 – NLG 自然语言理解 – NLU|NLI 自然语言理解就是希望机器像人一样,具备正常人的语言理解能力,由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明),所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。 自然语言理解的5个难点: 1.语言的多样性 2.语言的歧义性 3.语言的鲁棒性 4.语言的知识依赖 5.语言的上下文 自然...
NLP 有2个核心的任务: 自然语言理解 - NLU| NLI 自然语言生成 - NLG 自然语言理解 – NLU|NLI 自然语言理解就是希望机器像人一样,具备正常人的语言理解能力 自然语言理解的5个难点: 语言的多样性 语言的歧义性 语言的鲁棒性 语言的知识依赖 语言的上下文 自然语言生成 – NLG NLG 的6个步骤: 内容确定 – ...
NLP星空对话机器人,这个公司以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开,不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节,同时会具备独自开发业界领先智能业务对话机器人的知识体系、工具方法、… ...
自然语言推理(Natural language inference, NLI) 任务说明: 数据集: 相关算法: 自然语言理解任务(Natural language understand, NLU) 任务说明: 相关算法: 问答(Question Answering,QA) 任务说明: 数据集: 阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC) 任务说明: 数据集: 相关算法: 机器翻译(Machine Translation) 任务...
NLU 模块在任务型对话机器人中,通常会有两个任务,一个是意图识别,另一个是槽位填充。意图识别需要弄清楚用户在做什么,是提供信息还是询问问题,它是一个分类任务。假如确认了用户是在提供信息,则槽位填充任务需要从用户回复文本中提取出关键信息,如时间,地点,对应的是入住时间还是退房时间等。但如果意图识别出的是...
NLP技术的两大核心任务包括自然语言理解（NLU）与自然语言推理（NLI）。通过这些任务，计算机能够深入解析和理解人类的语言，从而作出更为智能的回应，实现与人类的无缝交流。2. 自然语言生成（NLG）自然语言理解（NLU与NLI）自然语言理解，旨在赋予机器类似人类的自然语言理解能力。然而，由于自然语言的复杂性，这一任务...
自然语言理解 – NLU|NLI 自然语言理解就是希望机器像人一样,具备正常人的语言理解能力,由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明),所以NLU是至今还远不如人类的表现。 自然语言理解的5个难点: 语言的多样性 语言的歧义性 语言的鲁棒性 语言的知识依赖 ...
NLP大模型在NLU任务上的进展 nlp模型部署 现在深度学习越来越火了,在NLP领域主要使用CNNs、RNNs、GNNs以及attention机制。尽管这些模型取得了一些成绩,但是和CV相比,还是有些差距的,主要原因是大部分NLP任务的监督学习数据很少,而深度学习模型的参数有很多,需要大量的数据才可以学习好,否则就会发生过拟合现象,这就导致...
NLP的两大核心任务是：自然语言的理解（NLU/NLI）和自然语言的生成（NLG）。自然语言的理解就是希望机器可以和人一样，有可以理解他人语言的理解力；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。现阶段，无论是实现自然语言理解，还是实现自然语言生成，都是非常困难的。从现有...
NLU 模块在任务型对话机器人中,通常会有两个任务,一个是意图识别,另一个是槽位填充。意图识别需要弄清楚用户在做什么,是提供信息还是询问问题,它是一个分类任务。假如确认了用户是在提供信息,则槽位填充任务需要从用户回复文本中提取出关键信息,如时间,地点,对应的是入住时间还是退房时间等。但如果意图识别出的是...