自然语言理解(NLU)是人工智能(AI)的一个子领域,其重点是使机器能够理解和解释人类语言。虽然它与自然语言处理(NLP)有相同之处,但自然语言理解更进一步,它可以解释文本背后的含义,让机器理解上下文、意图和情感。
NLU 包括使用机器学习算法来分析文本。它可以识别句子中的意图和实体等元素。例如,在短语 "预订周五飞往纽约的机票 "中,NLU 可以区分动作(预订)、实体(航班)和日期(周五)。
NLU 在很大程度上依赖于变换器等技术(在变换器模型中讨论),通过捕捉上下文信息来提高语言理解能力。探索递归神经网络(RNN)和注意力机制如何发挥重要作用。
NLU 技术在许多需要理解复杂人类语言的人工智能应用中至关重要。主要应用包括
北大西洋公约组织(NLU)在各行各业都得到了应用:
医疗保健:在医疗保健领域,NLU 模型可以解释患者记录并综合数据,从而提出诊断和治疗建议。查看《医疗保健中的人工智能》,深入了解此类应用。
客户服务:公司使用 NLU 实现客户服务互动自动化,提高效率和用户满意度。NLU 系统能够理解客户问题并提供准确的解决方案。探索人工智能如何改变金融领域的客户关系,了解更多详情。
NLU 常常与 NLP 和其他语言模型混淆,但两者有明显的区别:
自然语言处理(NLP):包括为各种任务处理语言的更广泛范围,而不仅限于理解。深入了解与NLP 的区别。
大型语言模型(LLM):如GPT-3 和 GPT-4,侧重于生成类人文本,但不一定能理解文本。
机器翻译:无纸化语言解释意义,而机器翻译则专注于语言之间的文本转换。在我们的机器翻译词汇表中了解更多信息。
随着人工智能的进步,NLU 也在不断发展,从而带来更复杂的应用。通过与视觉人工智能(如Ultralytics YOLO )集成,可能性进一步扩大。了解 Ultralytics YOLO模型如何彻底改变人工智能。
NLU 是创建能与人类无缝互动的智能系统的关键一步,它使技术变得更加易用和直观。欲了解更多信息,请访问Ultralytics 博客,了解人工智能的最新趋势和发展。