自然语言处理(NLP)和 自然语言理解(NLU)新手须知

自然语言理解包括语义表示和技术难点。语义表示主要有分布语义、框架语义和模型论语义三种方式。自然语言理解的技术难点包括构建知识库、理解用户语句的意图、构建可扩展的算法框架、构建数据驱动的计算流程和融入上下文知识等。

NLP: 自然语言处理（Natural Language Processing），让计算机处理、理解和运用人类语言，实现人与计算机之间的有效通讯。典型应用有天猫精灵、搜狗AI录音翻译笔和语义情感分析。ML: 机器学习（Machine Learning），研究计算机如何通过学习获得新知识或技能，改善自身性能。这是人工智能的核心，例如垃圾邮件检测、...

自然语言是指人类日常使用的语言,比如:中文、英语、日语等。自然语言灵活多变,是人类社会的重要组成部分,但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通,自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域,它不仅研究语...

处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

一、背景改述 狭义上讲，自然语言处理（NLP，natural language processing）涵盖自然语言理解（NLU，natural language understanding）和自然语言生成（NLG，natural language generating）。NLG的目标之一是让机器能够“说话”，从而实现更便捷、更佳的人机交互。二、基本定义 & 研究范畴 宽泛定义：在特定交互...

NLU的重点在于“理解”文本的意义和语境，而NLG的重点是“生成”有意义的文本。自然语言处理（NLP）是一种计算机科学技术，旨在处理和理解人类语言。自然语言生成（NLG）则是根据给定的信息生成文本内容自然语言理解（NLU）是NLP的一个子领域，主要目标是解析和理解非结构化信息，将其转化为可用的数据。

自然语言处理（NLP），作为一门融合计算机科学、人工智能与语言学的交叉学科，旨在使计算机理解和生成人类语言，实现与人类的无缝交互。其核心任务包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。NLU让机器理解人类语言，如词向量和语言模型（如n-gram、连续词袋模型）是关键组件。词向量，如Word2Vec（包括...

在自然语言处理（NLP）领域，NLU（Neural Language Understanding）与NLG（Neural Language Generation）是两个相辅相成的关键组成部分。NLU负责理解文本，而NLG则将理解的信息转化为自然语言。做好NLU是实现高效NLG的基础，而NLG的应用则可以带来丰富的交互体验和创新。NLG包括多种任务，其中最具代表性的包括...

该情况是由自然语言处理系统（NLP）实现的。NLP是一种人工智能和语言学领域的分支学科，涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两个主要方面。1、自然语言理解（NLU）系统能够将输入的自然语言文本转化为计算机程序更易于处理的形式，以便进行后续的分析、推理和决策。2、自然语言生成（NLG）系统则...

NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！为什么是“自然语言”处理？自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。NLP 有2个核心的任务：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...