自然语言理解（NLU）

什么是自然语言理解（NLU）？

自然语言理解包括训练计算机掌握语言的上下文含义，就像人类一样。这比识别关键词或基本模式要复杂得多。自然语言理解系统分析句子结构、识别语法作用、解决代词引用问题、识别命名实体，关键是确定用户的基本目标或意图识别。关键任务通常涉及实体提取（识别姓名、日期或地点等特定信息），以及破译人类交流中固有的细微差别和语言歧义，同时考虑到周围的语境。将 NLU 视为人工智能应用中支持智能语言交互的 "理解引擎"。

北大西洋公约组织的相关性

NLU 在弥合人类与机器之间的沟通鸿沟方面发挥着至关重要的作用。在大数据充斥的当今世界，大量有价值的信息以文本文档、电子邮件、社交媒体帖子和语音录音等非结构化格式存在。NLU 提供了从这些数据中获取洞察力的必要工具，并能创建更加直观和用户友好的技术界面。如果没有先进的 NLU，高级虚拟助理、复杂的聊天机器人和自动数据分析工具等人工智能应用将很难准确地解释用户需求或可靠地提取有意义的信息。随着人工智能越来越多地融入客户服务、医疗保健、金融和教育等各个领域，它的重要性也在不断增加。

北大西洋公约组织的应用

NLU 技术是众多实际应用背后的驱动力，它使机器能够理解并有效应对基于语言的输入。下面是两个具体的例子：

• 高级虚拟助理和聊天机器人：NLU 可为Google Assistant）和亚马逊 Alexa 等助手以及复杂的客户服务聊天机器人提供支持。它能让它们理解用户询问（"明天天气如何？"）或命令（"设置 10 分钟定时器"）背后的意图，即使是以各种方式措辞，而不仅仅是匹配关键字。这将带来更有用、更自然的对话。
• 情感分析和市场研究：企业使用 NLU 进行情感分析，通过分析产品评论、社交媒体评论或调查回复来衡量公众意见或客户满意度。NLU 可帮助确定潜在情绪（积极、消极、中性）和讨论的具体方面，为市场研究和品牌管理提供有价值的见解。

北大西洋公约组织与相关概念

NLU 经常与其他人工智能和语言处理术语放在一起讨论，但它有自己独特的侧重点：

• 自然语言处理（NLP）：NLP 是一个涵盖所有语言计算处理的更广泛领域。NLU 是 NLP 的一个子领域，专门侧重于理解或领悟方面。NLP 还包括文本生成或基本处理等不一定需要深入理解的任务。
• 自然语言生成（NLG）：NLU 侧重于理解输入语言，而 NLG 侧重于生成类似人类语言的输出（如生成摘要、报告或聊天机器人回复）。它们经常在对话式人工智能系统中一起使用，但处理的任务却截然相反。
• 命名实体识别（NER）：NER 是 NLU中的一项特定任务，涉及实体（如名称、地点、组织）的识别和分类。NLU 不仅包括 NER，还包括理解实体之间的关系、解决歧义和确定总体意图。
• 语义搜索：语义搜索引擎利用 NLU 技术来理解搜索查询背后的含义和意图，从而超越关键词匹配，提供更相关的结果。Ultralytics Explorer等工具可以利用类似的基本原理，在数据集中进行智能数据探索和查询。

为北大西洋语言单元提供动力的技术

现代 NLU 在很大程度上依赖于机器学习（ML），尤其是深度学习（DL）的进步。Transformers等神经网络架构和BERT等预训练模型通过有效捕捉语言中复杂的上下文关系，彻底改变了 NLU 的功能。这些突破是当前大型语言模型（LLM）功能的基础。斯坦福大学 NLP 小组等著名人工智能研究机构以及spaCy和 Hugging Face等开源库和平台是该领域取得进展的主要贡献者。虽然Ultralytics HUB等平台主要专注于计算机视觉（CV）任务，如使用Ultralytics YOLO 等模型进行物体检测，但人工智能的基本原理往往相互交叉，尤其是在涉及NLP 和 CV 桥梁的 多模态模型这一快速发展的领域。有关人工智能和 ML 应用的更多信息，请浏览Ultralytics 文档。