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对于机器而言，人类语言的理解极为复杂。大多数计算机是在规则和概念明确的世界中运行的，而人类的交流则是流动、复杂和极其微妙的。虽然所有计算机都能以相同的方式理解输入的数据，但两个人在阅读同一句话时，可能会有两种完全不同的理解。
自然语言不可能有万能的、基于规则的解决方案，因为每个人都在创造自己短语的含义。因此，计算机必须使用 NLU 技术，才能理解我们所说的话并采取行动。
什么是 NLU 引擎？
也称为自然语言解释、 自然语言理解 (NLU)是一种数据科学能力，能让人工智能理解人类交流。
自然语言识别通常是通过书面信息来实现的，但由于有了文本到语音识别软件，具备自然语言识别能力的人工智能可以理解口头交流。由于具有快速自然语言识别能力，无语言人工智能在各行各业都非常有用。近年来，它已引起了相当大的商业兴趣。
自然语言理解（NLU）通常与自然语言生成（NLG）同时实施。前者增强了人工智能的理解能力，后者则让计算机有能力在无需人工干预的情况下生成有意义的数据。这两种能力结合在一起，使人工智能能够理解人们所说的话，并做出连贯的回答。
自然语言理解（NLU）是如何工作的？
NLU 的工作原理是将人类交流分解成可以单独理解的基本概念。 然后，软件对这些概念进行重新解释，分析词语之间的关系，从而建立一个清晰的信息。这要归功于 NLU 机器学习算法。
语言模型不是一套静态规则，而是用来教 NLU 引擎如何识别和理解人类语音。通过使用数百万个数据点传授各种统计和概率技术，语言模型使 NLU 机器能够预测语言结果、回答问题，甚至将数据翻译成其他语言。
通过 NLU 可以理解的基本自然语言文本概念包括地点和日期。例如，在句子"上周五下午 6 点，哈利在公园遇见了莎莉 "中，自然语言理解软件解决方案能够识别出"公园"是地点，"上周五 " 是日期，"下午 6 点 " 是时间。同时，软件还能将 Harry 和 Sally 识别为实体。
NLU 中的实体是指可用于为信息添加额外上下文的任何单词或短语。NLU 实体可以是人、物体、地点，甚至是抽象概念。包含数字的数据点称为数字实体。其中的例子包括数量、日期、时间、货币和百分比。
虽然对文本中实体的认识可能很了不起，但 NLU 的真正神奇之处在于它的意图分类能力。通过这种能力，由 NLU 驱动的机器能够识别人们想要达到的目的。这样，NLU 就可以用来改善客户服务、销售和许多其他业务。
NLU 识别正确意图的方式与编程中识别函数的方式类似。例如，由NLU 驱动的人工智能在读取 "我想买一杯咖啡 "这句话时，可以将其转换为 "购买咖啡"（purchaseCoffee）等单一意图。在商业环境中，意图分类可将人工智能转变为能够同时执行指令和例行任务的虚拟助手。
NLU 和 NLP 有什么区别？
自然语言理解 (自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个分支。NLP 是一个融合了语言学和计算机科学的领域，旨在改善人类与人工智能之间的交流。同时，NLU 是 NLP 中的一门学科，专门研究人工智能理解人类语言的能力。
无纸化客户体验对客户体验的影响
NLU 对客户沟通产生了巨大影响。快速而强大的人工智能计算可在品牌与消费者之间创造无缝的对话流程，从而大幅改善客户体验。
研究表明，超过三分之二的美国消费者仍然不愿意与非人性化的软件做生意。超过 80% 的绩优公司表示，改善数字化的人性化体验是他们的首要任务（资料来源）。
在与通过 NLU 支持的聊天机器人进行交互时，客户可以使用自然语言来表达他们的想法、观点、需求和愿望。该软件的应用范围非常广泛，从方便菜单导航到先进的数据收集，无所不包。
采用 NLU 技术的企业在竞争中处于相当有利的地位。这种软件在大部分通信过程中都无需人工代理在场。此外，NLU 还可以通过 SMS、Messenger、Twitter 和 WhatsApp 等各种通信渠道进行部署，让用户有机会通过自己选择的应用程序接收由 NLU 支持的服务。
无LU 示例和应用
增强客户支持
NLU 的一个直接但革命性的应用是改善客户服务业务。由 NLU 支持的chatbots 可以在一天中的任何时间以多种语言提供即时、无缝的客户报告。这样，公司就可以满足客户的需求，而不受母语、地理位置或时区的限制。
交互式语音应答（IVR）
IVR 技术能够改善企业的电话系统基础设施。公司可以利用 IVR 为客户提供语音助理软件，该软件可以与客户互动、收集信息并根据客户反馈执行任务。如果某些任务对语音助理来说过于复杂，该软件还能实现来电者与人工座席之间的流畅沟通。
信息路由
信息路由允许公司连接不同的信息渠道。系统接收到的信息输入可以通过自然语言应用程序接口（API）概述方法进行捕捉，从而识别其重要性，并在相关通信渠道上重新发布。例如，基于内容的信息路由可用于在多个物理系统中进行库存检查。
数据采集
在数据收集方面，具备机器学习能力（如 NLU）的软件解决方案已经改变了游戏规则。现代数据环境过于庞大，人类或团队无法进行分析，而由 NLU 驱动的机器可以在眨眼之间完成分析。
自动推理
这项计算机科学能力所产生的应用程序可以让机器理解推理的各个方面。利用自动推理的程序可以解决形式逻辑、逻辑编程、数学等相关问题。由于其抽象性，自动推理与哲学和理论计算机科学有关，同时仍被视为人工智能的一个子领域。
对话式人工智能
对话界面采用最新的神经网络技术来模仿人类的思维方式。这些人工智能解决方案由通过训练数据收集的数百万个数据点提供支持，对其与人交流的能力进行微调。NLU 引擎的基准操作为计算机提供了与人交谈所需的信息，而他们甚至不知道自己不是在与真人交流。
情感分析（SA）
情感分析可解读用户意图，识别他们对任何主题的看法是积极、消极还是中立。当 NLU 和 SA 结合使用时，就能获得关于客户想法和感受的连贯报告。公司实施 NLU 引导的情感分析操作，以衡量其产品和服务在网络领域的受欢迎程度和成功程度。
机器翻译（MT）
机器翻译也被称为机器人口译，让人工智能在没有人工干预的情况下将文本翻译成多种语言。一些应用包含基本的、基于规则的机器翻译功能，即用另一种语言中的对应词替换原子词。然而，NLU 提供了利用神经机器翻译（NMT）的框架，它可以模拟人脑，根据统计模型翻译数据。
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