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你们有没有进去过厂里面参观呢?有些大厂里面的机器那是非常的昂贵。昂贵的机器,要么是制作成本比较高,要么就是机器的技术成分比较高。很多这些大型的机器,我们也是有解读这个环节的,我们要如何和机器进行一个很好的沟通呢?自然语言理解,你们有没有听说过这个概念呢?想必还没有吧,那就让我们福昕知翼的小编带大家去了解一下,感兴趣的朋友们快过来看看。 自然语言理解自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)是所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的总称。NLU在文本信息处理处理系统中扮演着非常重要的角色,是推荐、问答、搜索等系统的必备模块。本文介绍了NLU和NLP、NLG的关系,并基于数据流将NLU的内容进行整理,最后对文本分类、文本聚类和NER这3种典型任务的目标和思路进行了简单说明。自然语言理解存在的问题有哪些现阶段存在的问题有两个方面:一方面,迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子,上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究,因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题,尚无明确规律可循,需要加强语用学的研究才能逐步解决。另一方面,人理解一个句子不是单凭语法,还运用了大量的有关知识,包括生活知识和专门知识,这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内;计算机的贮存量和运转速度大大提高之后,才有可能适当扩大范围。 以上存在的问题成为自然语言理解在机器翻译应用中的主要难题,这也就是当今机器翻译系统的译文质量离理想目标仍相差甚远的原因之一;而译文质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在经典论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的;另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。 关于自然语言理解是什么的概念,还有就是自然语言理解存在的问题有哪些?福昕知翼的小编就先和大家分享到这里了哦。如果大家还想要了解更多,或者更深一层的自然语言理解的相关问题,可以登录我们的官网查阅,也可以留言给我们的小编,进行相互交流哦。