AI11章 自然语言理解.ppt
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人工智能的自然语言理解
人工智能的自然语言理解(Natural Language Understanding,简称NLU)是指让机器能够理解和处理人类自然语言的能力。
NLU是人工智能领域中的一个重要研究方向,旨在使机器能够理解人类的语言,从而能够进行语义分析、情感识别、问答系统等自然语言处理任务。
NLU技术的目标是将人类自然语言转化为机器可以理解和处理的形式,其中包括以下几个关键任务:
1. 词法分析:将句子分解为单词,并确定每个单词的词性和句法结构。
2. 句法分析:分析句子的语法结构,包括句子的成分、短语结构和依存关系等。
3. 语义分析:理解句子的语义意义,包括词义消歧、命名实体识别、指代消解等。
4. 情感分析:识别句子中表达的情感或情绪状态,如积极、消极或中性等。
5. 问答系统:根据用户提出的问题,从语料库或知识图谱中找到相应的答案。
为了实现自然语言理解,研究者们采用了多种技术,包括机器学习、
深度学习、语言模型等。
其中,深度学习在自然语言理解任务中取得了很大的突破,如使用循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)进行句子的序列建模,以及使用预训练的语言模型(如BERT、GPT等)进行语义理解。
人工智能的自然语言理解在许多领域都有广泛的应用,如智能助手、机器翻译、智能客服、信息抽取等。
随着技术的不断进步,人工智能在自然语言理解方面的表现也越来越接近人类水平,为我们提供更加智能化的语言交互体验。