什么是自然语言理解（NLU）？

您是否曾经坐在电脑前，不知道该采取什么行动才能完成工作？如果你曾希望能与电脑对话，让它理解你说的话，那你就走运了。多亏了自然语言理解技术，计算机不仅能理解我们话语的含义，还能利用语言以令人兴奋的新方式改善我们的生活和工作条件。

什么是自然语言理解（NLU）？

自然语言理解（NLU ）又称自然语言 解释（NLI） ，是人工智能的一种形式。自然语言理解是自然语言处理（NLP）的一个子课题，它使用机器学习技术来提高人工智能理解人类语言的能力。

北大西洋公约组织（NLU）技术的应用实例包括

• 自动语言翻译：如今，人们可以使用 Google Translate 和 Microsoft Translator 等服务将文本无缝翻译成数百种语言。
  

• 回答问题：当 NLU 与语音识别软件配合使用时，人工智能就能理解语言交流。例如，人们可以向手机上的人工智能询问明天的天气情况，它将通过 NLU 收集信息并转达给我们。
  

• 虚拟助理技术：谷歌 Home 和亚马逊 Alexa 等设备采用 NLU，为用户提供全方位的数字协助解决方案。

NLU、NLP 和 NLG 之间有哪些区别？

自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）都是自然语言处理（NLP）的子集。自然语言理解技术的主要重点是让计算机具备理解人类交流的能力，而自然语言生成技术则能让人工智能自动生成自然语言文本答案。

当计算机生成查询答案时，往往会直截了当地使用语言，缺乏流畅性、情感和个性。相比之下，自然语言生成技术可以帮助计算机生成有趣、引人入胜的语音，从而有助于吸引人们的注意力。可以教软件即时做出决定，使其适应使用母语与人交流的最合适方式。

NLPchatbots 是否更好？

自然语言理解是如何工作的？

自然语言理解实现了分析人类语音并将其分解为语义和语用定义的算法。自然语言理解技术旨在捕捉交流背后的意图，并识别语音中提到的实体，如人或数值。

意图识别

自然语言理解软件不仅能理解句子中单个词语的含义，还能理解这些词语组合在一起的含义。这意味着，由 NLU 驱动的会话界面可以掌握语音背后的含义，并确定我们所使用词语的目的。

采用带有机器学习算法的软件的主要优势之一是能够进行情感分析操作。情感分析可让企业或组织获得有关客户对任何产品或主题的意见和愿望的结构化信息。

对话式人工智能的作用和客户成果

实体识别

这种特定类型的 NLU 技术侧重于识别人类语音中的实体。实体可以代表人、公司、地点、产品或任何其他相关名词。同样，该软件还能识别数字实体，如货币、日期或百分比值。

为什么自然语言理解很重要？

自然语言理解让我们有能力弥合人类与计算机之间的沟通鸿沟。自然语言理解使人工智能能够为人类提供帮助，应用范围十分广泛。例如，智能chatbots 可以大大改善客户支持业务。

自然语言理解有哪些步骤？

在旁观者看来，无纸化学习过程可能是瞬时完成的，但其实背后还有许多工作要做。数据必须经过收集、整理、分析和传递，才能发挥作用。

典型的自然语言理解程序包括以下步骤：

• 数据质量评估：机器学习算法只能在数据集允许的范围内进行学习。重要的是要考虑所分析数据的质量，并据此设定期望值。例如，如果只对来自单一地点的数据进行情感分析，那么期望分析结果能反映整个国家的意见就是愚蠢的。
  

• 清理数据：当算法首次与数据集交互时，它们会收到一团错综复杂的非结构化数据。不仅大量数据是多余的，而且算法还必须与拼写错误的单词、成语表达和语法错误的句子作斗争。例如，一个简单的 "是或否 "问题，人们的回答方式可能会有很多变化。是 "这个词可以用 "是"、"是 "或 "是 "来代替。为了获得最佳结果，算法必须能够学会如何辨别用户意图。
  

• 处理：在对数据进行最大程度的润色后，就该对其进行处理了。这意味着要去掉分析中可能多余的词，如冠词、介词和其他常用词。这样，剩下的内容就可以被标记为机器可以读取和解释的单个元素。
  

• 建模： 在自然语言处理中，模型是一种组织结构，用于表示在数据中发现的模式。常见的模型是 "词袋"，它量化了每个词被提及的次数，并将该值表示为一个向量。
  

• 分析：数据建模后，就可以对结果进行分析，以了解最初的输出质量。如前所述，结果的质量取决于所使用的数据集。
  

• 可视化：可视化数据表示使软件的最终用户能够理解无损检测单元技术收集到的结论。通过以图表的形式显示数据，可以确保将数据轻松传递给不熟悉无损检测具体技术的关键人员。
  

• 操作化： 这是一个从大量数据中获得有价值的见解和结论的过程。实施这最后一步的方法有很多。例如，将数据用于进一步的上游分析，或将其用于特定目的，如市场调研。通过额外的操作程序，人们可以建立一种从 NLP 技术中获取价值的无缝方法。例如，谷歌和亚马逊等科技巨头在提供产品数据时使用了主题建模，提供自动过滤器和其他 QoL 升级。

您的 NLU 技术应具备哪些功能？

NLU 技术的核心能力是以与人类相同的方式理解语言，而不是依赖关键词来掌握概念。作为语言识别软件，NLU 算法可以增强人类与组织之间的互动，同时改进数据收集和分析。

自然语言理解解决方案的功能包括

• 交互式语音应答（IVR）和信息路由：由 NLU 驱动的 IVR 技术能够处理人的语音，将文字转换为文本，并对其语法结构运行算法以理解意图。这项技术的进步使计算机能够在我们说话时理解我们所说的话。
  

• 文本归类和分类：通过使用 NLU 技术，系统能够分析大量文本，并根据预定义的类别收集有用的数据。这对于过滤数据非常有用。此外，NLU 还可用于自动总结文本，将大量文本缩减为易于消化的信息片段。
  

• 智能客户支持：自动语言检测最常见的应用之一是创建chatbots 。大多数普通的chatbots 只是照本宣科，而 NLU 技术可以让聊天机器人真正了解自己在说什么。这些chatbots 可充当专业人士和客户的数字助理。
  

• 机器翻译：机器翻译：也被称为机器学习，人工智能发展的这一分支允许计算机根据它们经过训练能够理解的模式进行学习和调整。此外，机器翻译还能让计算机即时生成自然语言文本，甚至翻译成其他语言。NLU加权统计机器翻译（SMT）可以通过基于规则的翻译系统来解析人类语音。这方面有许多方法，如逐字翻译、将一种语言的句子映射到另一种语言，或使用语法作为翻译的基础。
  

• 数据采集：这是收集有关物体、人和事件信息的过程。结合 IVR 技术，人们可以通过口头方式向计算机传递重要信息。
  

• 对话界面：会话语言理解技术的进步催生了谷歌 Home 和亚马逊 Alexa 等设备的诞生，人类可以通过这些设备以自然的方式与之交流。NLU 允许这些机器分割单词和句子、识别语法，并利用其语义角色知识来理解用户意图。
  

机器人与对话式人工智能的区别

自然语言理解开发服务

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自然语言和对话理解