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(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...
换句话说，如果NLP使软件能够读取人类语言并将其转换为计算机可理解的数据，NLG则使其能够将计算机生成的数据转换为人类可理解的文本。NLG的另一个有趣的用途是从复杂的数据创建报告。例如，NLG算法可以创建公司数据和图表的叙述性描述。这对于那些必须花费大量时间为高管创建有意义数据报告的数据分析人员来说是很有帮助...
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...
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...
自然语言生成（NLG）是自然语音处理（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”，智能音响需要先利用NLU技术判断用户的意图，理解用户的需求是什么。然后再利用自然语言生成（NLG）技术回复：“现在是早上7...
ANN不必明确定义所有的语法规则将它们连接到语义,程序员可以通过创建不同的网络层来分析语言的基本组件,让系统通过实例学习的方式理解更为复杂的语句,实现更精准的NLP和NLG。 在自然语言处理方面,ANN使得系统能够更快的分析大量文本和数据,推动了互联网搜索、客户服务情绪分析以及其他领域的进步。
1.1闲聊型对话中的NLG就是根据上下文进行意图识别、情感分析等,然后生成开放性回复; 1.2任务型对话中的NLG就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)、DST、DPL的基础上,根据学习到的策略来生成对话回复,一般回复包括,澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。
NLP是Natural Language Processing的缩写,中文译为自然语言处理,是一种人工智能技术,旨在让计算机理解和处理自然语言文本。NLP通过语言学、计算机科学和人工智能技术的交叉研究,构建能够理解人类输入并做出相应响应的软件系统。NLP的研究主要集中在自然语言理解、自然语言生成、信息抽取、情感分析、问答系统、机器翻译等方面。