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自然语言理解 – NLU | NLI
自然语言理解(NLU)跟 NLP 是什么关系？为什么说它是人工智能领域里一个难点？NLU 的发展史历史和目前最现金的方法是什么？ 本文将解答上面的问题，带你全面了解自然语言理解(NLU)。 什么是自然语言理解(NLU)？ 大家最常听到的是 NLP，而 自然语言理解（NLU） 则是 NLP 的一部分： ? 什么是自然语言？ 自然语言：我背有点驼(非自然语言：我的背部呈弯曲状) 自然语言：宝宝的经纪人睡了宝宝的宝宝 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 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 查看详情 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。
3K10发布于 2019-12-18 - 来自专栏喔家ArchiSelf
感知自然语言理解（NLU）
自然语言是人类的智慧，自然语言处理（NLP）是AI中最为困难的问题之一，而自然语言理解（NLU）也变成了一个主要的问题，充满了魅力和挑战。 以下理解并不准确，仅限于认知。 ? 在宗成庆老师的《统计自然语言处理》中，把NLP分为以下十六个方向，其中机器翻译、信息检索和问答系统的应用更广泛。。那么NLP是啥呢？ 意图表达 Intent意图如何理解呢？在我们开发Android 应用的时候，离不开Intent，尽管和NLU中的意图不太一样，但还是对意图的理解有帮助的。 感知自然语言理解，可以从开发小技能开始，5分钟即可创建一个小技能，信不信由你！
2K20发布于 2019-03-12 - 来自专栏全栈程序员必看
自然常数e的由来(简单通俗易于理解自然常数e)
自然常数e的由来 （该文章用于自学和分享） 开篇先讲两个例子 苏格拉底的麦穗 柏拉图问苏格拉底，什么是爱情。 答案就是 那么自然常数e是如何诞生的？ 雅各布·伯努利在研究复利时发现的自然常数： 下面要提到的就是欧拉大神。
1.3K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏炼丹笔记
强化Transformer的语意表示的策略！
作者：杰少 强化Transformer的语意表示的策略 简介 在诸多NLP等的问题中，我们会使用预训练模型并在其最后一层进行微调，例如我们就会经常采用下面的微调方式： 在Transformer之后为下游任务或模型的后面部分添加一个额外的输出层
49130编辑于 2021-12-20 - 来自专栏刘明的小酒馆
深度学习入门与自然语言理解
近几年该领域发展迅速，带动机器学习领域向许多不同的新领域发展（无人车、图像识别、自然语言理解等）。 首先要说明的是，深度学习是基于人工神经网络的，这是一种由人脑结构启发而来的网络结构，而今天要介绍的CNN（卷积神经网络）正是其中应用最为广泛的一种，目前在计算机视觉、自然语言理解等领域都是首选的训练网络 在语言理解这个领域，矩阵的单元不再是图像的像素，而是以矩阵形式表示的句子和文档。矩阵的每一行相当于一个符号（文法中的token），通常会是一个单词，但也可以是一个字母。
1.6K90发布于 2018-01-25 - 来自专栏linjinhe的专栏
现代 C++：右值引用、移动语意、完美转发
assignment operator）对应的移动构造函数（move constructor）和移动赋值操作符（move assignment operator），通过函数重载机制来确定应该调用拷贝语意还是移动语意 （参数是左值引用就调用拷贝语意；参数是右值引用就调用移动语意）。 移动语意：移动构造函数 Foo(Foo&&) 、移动赋值操作符 Foo& operator=(Foo&&) 。 拷贝语意相信大部分人都比较熟悉了，也比较好理解。 每次执行移动语意，是分别调用 s_ 和 v_ 的移动语意函数——理论上只需要对内部指针进行修改，所以效率较高。 执行移动语意的代码片段了出现了一个标准库中的函数 std::move —— 它可以将参数强制转换成一个右值。
2.9K20发布于 2020-06-02 - 来自专栏NewBeeNLP
任务式对话中的自然语言理解
要理解用户的指令，就需要对用户输入进行自然语言理解，也就是对转换为文本的用户输入进行分析，得到用户的意图和关键信息。 由于语言本身的特性，任务式对话系统中的自然语言理解有很多难点。 01 自然语言理解的难点 1. 语言的复杂性 语言本身很复杂，虽然有很多语法去描述，但语言不是只用语法就可以描述完全的。 语言的鲁棒性 在语音识别的过程中会产生错字，自然语言理解模块需要对这些错字有容错和纠错的能力。如"我想听葫芦娃十集"识别成了"我想听葫芦娃石级"，自然语言理解模块需要能够对内容进行抽取和纠正。 4. 因此，任务式对话系统中的自然语言理解，面临很大的挑战。下面对自然语言理解的主流方法和研究进展进行介绍。 02 规则方法 自然语言理解使用的算法可分为规则方法和机器学习方法。 图4 自然语言理解的SVM模型 这种方法较为依赖人工特征的质量，而人工提取的特征很难将有效特征覆盖完全。 2. 深度学习模型 近年来，随着深度学习的发展，出现了使用深度学习进行自然语言理解的方法。
1.3K41发布于 2020-10-21 - 来自专栏AI工程
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU AI工程：尽量不自己造轮子 什么是自然语言理解 自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/ Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。 它的目的，是希望计算机能理解人类语言、自然语言，当然也可以是非自然语言，如命令式语言的解析。 它的作用本质上是希望将输入的语言符号，例如自然语言句子、段落，理解为逻辑符号、逻辑推理、变量、实体或者任何可推理可判断的东西。 用NLU改善问答的例子 以上的例子，显然如果我们能够通过自然语言理解，获取用户搜索的句子的时间，还有计算我们数据库中索引了的数据条目的时间，进行时间重合度/匹配度的计算，就能更好的分清楚到底哪个句子应该排在前面
1K20发布于 2020-04-02 - 来自专栏AI工程
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU AI工程：尽量不自己造轮子 什么是自然语言理解 自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/ Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。 它的目的，是希望计算机能理解人类语言、自然语言，当然也可以是非自然语言，如命令式语言的解析。 它的作用本质上是希望将输入的语言符号，例如自然语言句子、段落，理解为逻辑符号、逻辑推理、变量、实体或者任何可推理可判断的东西。 用NLU改善问答的例子 以上的例子，显然如果我们能够通过自然语言理解，获取用户搜索的句子的时间，还有计算我们数据库中索引了的数据条目的时间，进行时间重合度/匹配度的计算，就能更好的分清楚到底哪个句子应该排在前面
90650发布于 2020-02-12 - 来自专栏NowlNowl_AI
自然语言处理：电脑如何理解我们的语言？
在广阔的人工智能领域中，有着这样一个神奇的分支——自然语言处理，它研究人工智能在各种语言场景中的应用，我们不禁会思考这样一个问题，电脑是怎么理解我们的自然语言的呢。 常见方法 1.基于词典的方法 介绍 在自然语言处理学科发展的早期，人们将一些词语的关系串成一个网络，这个网络也叫作同义词词典，类似下图，从一个单词出发可以得到与它相关的近义词，反义词等，通过这个网络，可以让计算机了解单词之间的相关性 ，这些语料库收录了许多人类写的文字，包括一些作家的文章，这些语料库可以看作是一个自然语言处理领域通用的数据集 然后呢我们要对其中的文字进行编码（因为计算机只能理解数字），考虑下面这一句话 sentence sentence["token_type_ids"]) 由于这个例子中的编码器只是进行批处理，并未在意句子的不同，所以返回的token_type_ids是一样的 结语 我们在这一篇文章中了解到了计算机理解自然语言的基本思想 ——将单词编码成数字 同时我们还介绍了一些其他因素，是否要忽略某些词，考虑词属于哪些句子等 要理解一个句子的过程是复杂的，跟着本专栏继续探索吧
49010编辑于 2024-01-18 人工智能（AI）自然语言理解的问题
然而，尽管取得了令人印象深刻的进步，但其中一个基本能力仍然是难以捉摸的：自然语言 像Siri和IBM的Watson这样的系统可以理解简单的口头表达并回答基本的问题，但是他们不能进行对话，也不能真正理解他们使用的单词 即使AlphaGo不能说话，它使用的技术可能会促进更好的语言理解。 “你不可能拥有一个人性化的没有自然语言理解能力的人工智能（AI）系统，“麻省理工学院认知科学与计算学教授Josh Tenenbaum说，“这是区分人类智慧的最明显的事情之一。” 它理解某些符号的组合，但是它不能理解现实世界。它不知道蜈蚣实际上是什么样子，或者它是如何移动的。这仍然只是一种智慧的幻觉，没有人类理所当然的那种常识。深度学习系统通常可以这样做到。 “但另一方面，他们的表现真的很难理解。”
1.9K90发布于 2018-02-24Alexa自然理解技术：让对话更人性化
Alexa & Friends：专访Prem Natarajan——让Alexa更自然地与用户互动自2014年首次亮相以来，Alexa在自然度、知识储备、对话能力、上下文感知以及自我学习能力方面持续精进 6月11日，某机构自然理解副总裁Prem Natarajan做客Alexa & Friends节目，接受了Alexa布道师Jeff Blankenburg的专访。 在访谈中，Natarajan分享了其团队如何通过提升Alexa与用户进行更自然交互的能力，从而使互动体验更具吸引力。 Jeff与Prem深入探讨了自然理解领域的最新进展，以及这些技术突破如何为终端用户、开发者和第三方设备制造商带来更优质的体验。
8210编辑于 2026-03-17- 来自专栏网络技术联盟站
什么是自然语言处理的语义理解？
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。 语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。图片词汇语义在自然语言处理中，词汇是理解文本的基础。 问答系统问答系统是一种基于自然语言处理技术的人机交互系统，旨在回答用户提出的问题。问答系统通常包括问题理解、信息检索和答案生成三个步骤。在问题理解阶段，系统需要理解用户提出的问题。 在答案生成阶段，系统需要将找到的信息转换为易于理解的答案。总结自然语言处理的语义理解是一种强大的技术，可以帮助我们从大量的文本数据中提取意义和信息。 词汇语义、句法分析、语义角色标注、命名实体识别、语义相似度和问答系统是语义理解的常见技术。随着自然语言处理技术的不断发展，语义理解将在越
1.4K60编辑于 2023-05-12 - 来自专栏圆圆的算法笔记
ACL 2022 Tutorial解析——知识增强自然语言理解
知识增强也是NLP未来的重要发展方向，由于在NLU这种需要理解、常识性知识的领域，知识增强更加重要。 3 总结 知识增强方法是解决自然语言理解的核心方法，重点在于研究从哪获取知识、如何获取知识以及如何融合知识。
1.6K30编辑于 2022-09-22 虚拟机器人如何理解自然语言指令
具身人工智能（EAI）致力于训练智能体在交互式模拟环境中完成涉及导航与物体操作的复杂多模态任务。该领域需解决长周期规划、视觉语言 grounding 及高效样本算法等核心挑战。
16300编辑于 2025-08-03- 来自专栏AI科技评论
史上最全医疗自然语言理解任务基线发布！
由中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员发起的中文医疗信息处理挑战榜CBLUE[1]于今年4月份上线，该 benchmark 覆盖了8类经典的医学自然语言理解任务，是业界首个公开的中文医疗信息领域公开评测基准 本文对常见的医学自然语言理解任务以及模型方法做一个全面介绍。 实体识别和关系抽取是医学自然语言处理中非常基础的技术，可应用于电子病历结构化、医院数据治理、医学知识图谱建设等应用场景。 大规模预训练语言模型已经成为了NLP问题求解的新范式，因此CBLUE工作组也选择了11种最常见的中文预训练语言模型作为baseline来进行充分的实验，并对数据集性能进行了详尽的评估，目前是业界最全的中文医疗自然语言理解任务基线 ，可以帮助从业人员解决常见的医学自然语言理解问题。
1.2K10编辑于 2023-04-26 - 来自专栏机器之心
ChineseGLUE：为中文NLP模型定制的自然语言理解基准
为了使自然语言理解技术（NLU）发挥最大作用，NLU 模型必须能够处理多种任务或数据集。 为此，来自纽约大学、华盛顿大学、DeepMind 等机构的研究者创建了一个多任务自然语言理解基准和分析平台——GLUE（General Language Understanding Evaluation ），用于评估 NLP 模型在现有的多个自然语言理解任务中的性能。 GLUE 的最终目标是推动通用的、鲁棒的自然语言理解系统的研究。 今年 4 月份，由于 BERT 等模型的出现，GLUE 基准在新模型的评估方面日渐乏力，研究者决定将其升级为 SuperGLUE。 预训练模型的相继产生极大地促进了对自然语言的理解，但不少最先进的模型却没有中文版本，导致技术应用上的滞后。
1.8K20发布于 2019-10-24 - 来自专栏鱼头的Web海洋
【Hello CSS】第四章-HTML的标签与语意
有的人认为，在可以“竞价排名”以及“软件界面”的场景多于“富文本”的前提下，HTML语意并不重要。
53320发布于 2020-04-16 - 来自专栏悦思悦读
计算机是如何理解自然语言的？| NLP基础
为什么要处理自然语言 计算机是如何理解自然语言的？ 让计算机理解自然语言 “教”计算机理解人类的自然语言这部分工作，称作自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）。 让我们先来看看—— 人类如何理解自然语言 举个例子，我说“苹果”这个词，你会想到什么？ 一种酸酸甜甜红红绿绿的球状水果，对吧。 在自然语言理解（NLU）中，负责来进行具体计算的那个部分，叫做：模型！ 根据要做的事情不同，模型也是各种各样的。 比如，在开发问题解决型聊天机器人的过程中，为了理解用户用自然语言提出的问题，我们就需要意图识别和实体提取模型。
1.5K31发布于 2019-11-29 利用自然语言理解标签优化语音识别重评分模型
利用自然语言理解标签优化语音识别重评分模型第二遍语言模型通常用于对自动语音识别生成的假设进行重评分。研究表明，通过在训练中融入自然语言理解的目标任务，可以提升这类重评分模型的性能。 在典型的语音交互中，自动语音识别模型先将语音转换为文本，随后自然语言理解模型对文本进行解析，提取出可供执行的结构化信息。传统ASR系统是流水线式的，包含独立的声学模型、词典和语言模型。 在某中心于自动语音识别与理解研讨会上发表的一篇论文中，提出了一种训练重评分模型的新方法。该方法不仅使用标准的语言模型目标（计算词序列概率），还结合了自然语言理解模型执行的任务进行训练。
9510编辑于 2026-01-24
腾讯云开发者
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