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自然语言理解

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大家最长听到的是 NLP,而 NLU 则是 NLP 的一部分

NLU 是 NLP 的一部分
NLU 是 NLP 的一部分

对话系统这个事情在2015年开始突然火起来了,主要是因为一个技术的普及:机器学习特别是深度学习带来的语音识别和NLU(自然语言理解)——主要解决的是识别人讲的话。

这个技术的普及让很多团队都掌握了一组关键技能:意图识别和实体提取。这意味着什么?我们来看一个例子。

在生活中,如果想要订机票,人们会有很多种自然的表达:

“订机票”;

“有去上海的航班么?”;

“看看航班,下周二出发去纽约的”;

“要出差,帮我查下机票”;

等等等等

可以说“自然的表达” 有无穷多的组合(自然语言)都是在代表 “订机票” 这个意图的。而听到这些表达的人,可以准确理解这些表达指的是“订机票”这件事。

而要理解这么多种不同的表达,对机器是个挑战。在过去,机器只能处理“结构化的数据”(比如关键词),也就是说如果要听懂人在讲什么,必须要用户输入精确的指令。

所以,无论你说“我要出差”还是“帮我看看去北京的航班”,只要这些字里面没有包含提前设定好的关键词“订机票”,系统都无法处理。而且,只要出现了关键词,比如“我要退订机票”里也有这三个字,也会被处理成用户想要订机票。

自然语言理解这个技能出现后,可以让机器从各种自然语言的表达中,区分出来,哪些话归属于这个意图;而那些表达不是归于这一类的,而不再依赖那么死板的关键词。比如经过训练后,机器能够识别“帮我推荐一家附近的餐厅”,就不属于“订机票”这个意图的表达。

并且,通过训练,机器还能够在句子当中自动提取出来“上海”,这两个字指的是目的地这个概念(即实体);“下周二”指的是出发时间。

这样一来,看上去“机器就能听懂人话啦!”。

上文节选自《人工智障 2 : 你看到的 AI 与智能无关》,原文地址

 

百度百科版本

自然语言处理(N LP , Natural Language Processing)是使用自然语言同计算机进行通讯的技术, 因为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 ,Natural Language Understanding), 也称为计算语言学(Computational Ling uistics)。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 。

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维基百科版本

自然语言理解(NLU)或自然语言解释(NLI)是的子主题自然语言处理在人工智能与机器涉及阅读理解。自然语言理解被认为是人工智能难题。

由于其应用于自动推理,机器翻译,问答,新闻采集,文本分类,语音激活,存档和大规模内容分析,因此该领域具有相当大的商业利益。。 NLU是使用NLP算法(识别词性等)后的文本的后处理,其利用来自识别设备的上下文(自动语音识别)[ASR],视觉识别,最后一次会话,来自ASR的误识别词,个性化配置文件,麦克风接近等),以其所有形式,辨别碎片和连续句子的含义以通常从语音命令执行意图。NLU具有围绕特定产品垂直的本体,用于计算意图的概率。NLU具有已定义的已知意图列表,其从指定的上下文信息识别源导出消息有效载荷。NLU将提供多个消息输出以将服务(软件)或资源(硬件)与单个派生的意图分开(对具有视觉句子(显示或说出)的语音命令发起者的响应和转换的语音命令消息将消耗太多不同的输出消息用于M2M通信和行动)。

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