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...
3.1. 文本理解(NLU)和文本生成(NLG)任务 常见的NLU benchmark有GLUE[5]: 包含九项NLU任务,语言均为英语。涉及到自然语言推断、文本蕴含、情感分析、语义相似等多个任务。 GLEU leaderboard前几位(https://gluebenchmark.com/leaderboard) 常见的NLG任务则有: 机器翻译,摘要生成,对话系统,等等。 Machine Translation...
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。
在自动化报告生成中,NLG可以根据数据和分析结果,自动生成报告和摘要,帮助用户更快速地了解和分析问题。 NLU-自然语言理解 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...
NLU致力于理解人类语言，而NLG则负责创造人类能理解的叙述。它们共同构成了NLP的核心，帮助数据科学家解析和利用非结构化数据。NLU通过人工智能解析语音或文本信息，提取可理解的意义，甚至识别情绪和不当用语，对数据科学家至关重要。NLG则将数据转化为自然语言，用于商业智能、内容自动创建和数据分析。随着...
这样想吧:NLU试图理解我们人类所说的语言,而NLP则追踪最重要的数据位,将其结构化为数字和文本等东西;它甚至可以帮助处理恶意的加密流量。同时,NLG利用非结构化数据集来创建我们可以理解为有意义的叙述。 定义自然语言理解(NLU) 自然语言理解依靠人工智能来理解它从语音或文本中获取的信息。它这样做是为了创造一些我们...
At a high level, NLU and NLG are just components of NLP. In this post, we’ll define each term individually and summarize their differences.
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、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...
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、...