自然语言理解的简单梳理

最新推荐文章于 2025-07-12 13:42:13 发布
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#deep learning #NLU

博客展示了深度学习与自然语言理解（NLU）相关结果，涉及信息技术领域中人工智能和自然语言处理方面的内容。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型







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2024年自然语言处理(NLP)最新研究进展盘点
AI算力网络与通信的博客
07-04 1323
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，近年来发展迅猛。本次盘点的目的是梳理2024年NLP领域的关键研究进展，涵盖从基础理论到实际应用的各个方面，让读者对该领域的最新动态有一个全面的了解。本文首先介绍相关术语，接着通过故事引入核心概念，解释核心概念及其关系，给出原理和架构示意图与流程图，然后阐述核心算法原理和操作步骤，介绍数学模型和公式，通过项目实战展示代码案例，探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源，分析未来发展趋势与挑战，最后进行总结，提出思考题，并提供常见问题解答和扩展阅读资料。
《自然语言处理实战入门》 第一章： 自然语言处理（NLP）技术简介
shiter编写程序的艺术
12-19 1万+
本博客为《自然语言处理实战课程》---- 第一课：自然语言处理简介 讲稿 文章大纲本节课程导览1.自然语言处理（NLP）简介1.1 基础技术1.2 NLP 核心技术1.3 NLP+（高端技术）1.4 课程涵盖的主要内容总揽2.知名NLP服务系统与开源组件简介2.1 单一服务提供商2.1.1 汉语分词系统ICTCLAS2.1.2 哈工大语言云（Language Technology Platfor...
自然语言理解发展历程
sinat_36618660的博客
08-18 1796
(一)NNLM(Neural Network language model): 简述：通过多个上文输入,预测输出,应用了word Embeding方法,但是此word Embeding是没有上下文的word Embeding,也就是word直接用one-hot表示,然后乘以一个向量权重矩阵（这个向量矩阵其实就是word Embedding向量矩阵,是我们训练得到的）得到该word的word Emb...
自然语言理解
GitChat
08-14 2968
人类对机器理解语言的认识走了一条大弯路。早期的研究集中采用基于规则的方法，虽然解决了一些简单的问题，但是无法从根本上将自然语言理解实用化。直到20多年后，人们开始尝试用基于统计的方法进行自然语言处理，才有了突破性的进展和实用的产品。 包括，目前语音理解的输出输入的打通都需要自然语言理解的基础支撑，目前，自然语言理解使用了万金油技术--神经网络，如虎添翼，一路攻城拔寨，效能飞速上升。学习掌握 NLP...
自然语言理解（Natural Language Understanding）
weixin_34409741的博客
03-17 2001
1. 引言 Siri，Cortana，Google Now，小冰，度秘，随着技术的进步和自然人机交互需求的扩大，个人智能助理渐渐成了各大巨头争夺的下一个入口。这些智能助理尽管能力有大有小，但有一个共同特点——用户能通过“自然语言”与其交互，这比起传统的用关键词进行搜索的方式，显然是一个不小的进步。比如，当你说“订一张明天北京去杭州的机票，...
ai人工智能开发语言_自然语言理解过程| 人工智能
06-24 895
ai人工智能开发语言Natural Language understanding, as we already know is one of the two main components of the Natural Language Processing (NLP) system. As we all know that a communicating agent is also a mach...
自然语言处理基本过程理解
老唐其实很年轻.....
05-09 8728
接触自然语言已有两年，下面谈一谈自己的一些理解 自然语言基本处理过程： 1.获取数据。可以是任何文本类型的数据，自有的或者爬虫爬取的数据。曾经用几行代码写了一个爬虫，爬取了几万条商品评论还是很好用的。 2.数据预处理。 这一部分很重要！很重要！很重要！有可能会决定着你文本处理任务的最终质量！ 1).观察数据。尤其是网上的数据质量参差不齐，一定要先观察数据，有没有异常符号，有的时候有很多空
自然语言理解为AI原生应用带来的变革
最新发布
07-12 583
当我们谈论AI原生应用时，我们谈论的是**“让工具适应人”**的革命——不再是人类学习复杂的操作逻辑，而是AI通过自然语言理解（NLP）读懂我们的意图、情绪甚至隐性需求。从智能办公软件自动生成会议纪要，到教育AI导师个性化答疑，再到医疗助手解读病历，NLP正在将AI原生应用从“功能工具”升级为“智能伙伴”。本文将从背景逻辑核心概念技术原理实际应用和未来趋势五个维度，一步步拆解NLP如何驱动AI原生应用的变革。
自然语言处理 - 斯坦福 - 曼宁教授长文梳理：NLP的四个时代，横跨70年，指出模型发展前景！
01-22
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个关键分支，它涉及如何使计算机理解和生成人类语言。自1950年代以来，NLP经历了四个主要的发展阶段，每阶段都伴随着技术的显著进步和理论的深化。 第一阶段，1950年至1969年...
自然语言处理 (NLP) 的 5 个步骤，看到就是学到！！！
2401_85325397的博客
10-14 1206
自然语言处理是一系列机器执行的步骤，用于分析、分类和理解口语和书面文本。这一过程依赖于深度神经网络风格的机器学习技术，以模拟人脑学习和处理数据的能力。企业利用遵循这五个NLP步骤的工具和算法，从海量数据中提取有价值的信息，并据此做出明智的商业决策。NLP在商业领域的一些应用实例包括：文本到语音：将文本资料转换成语音，使之听起来自然流畅。聊天机器人：使聊天机器人能够理解客户的咨询并给予回应。紧急性检测：通过分析语言内容来确定任务的优先级。自然语言理解：将语音资料转换为文本，并分析其背后的意图。
自然语言理解概述
jesseyule的博客
03-17 8730
在文章的开头，我必须说明，自然语言理解的定义、理论在网上有太多不同的说法，我在这里给出的是我个人认为比较好理解、能梳理清楚各个子领域的一种概述，如果有哪里出错了麻烦指正。 所谓自然语言理解，就是希望机器能像人类一样，具备理解语言的能力，就像另一半说没有生气，到底是真的没有生气还是气到肺都炸了，这就需要很高的语言理解能力了。 具体来说，我觉得自然语言理解要解决两个问题，第一个是理解什么，第二个是机...
关于自然语言理解的一些理解
12-13 5886
1)自然语言不仅仅应当看做简单的数据，它更应当看作是"人脑"这台机器的“程序”；（当下的很多方法忽略了语言的控制功能只看到了信息承载功能） 2)机器是靠着编译器解释执行程序的，自然语言是是否也存在着翻译过程，而后是理解与执行过程呢 3)程序与机器结构是一体的，自然语言是否也无法脱离人脑结构？ 自然语言理解的过程:   语言--》通过已有的知识体系与偏好进行翻译--》根据对应的信
nlp语义理解的一点儿看法
randy_01的博客
09-20 533
nlp语义理解的一点儿看法 　　nlp领域里，语义理解仍然是难题！ 　　给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概念间的关系。人...
[NLP]自然语言理解概述
欲买桂花同载酒，终不似，少年游。
07-16 2672
语言是人类有别于其他动物的一个重要标志。自然语言是区别于形式语言或人工语言（如逻辑语言和编程语言等）的人际交流的口头语言（语音）和书面语言（文字）。1、语言与语言理解语言是人类进行通信的自然媒介，它包括口语、书面语以及形体语（如哑语和旗语）等。一种比较正规的提法是：语言是用于传递信息的表示方法、约定和规则的集合。语言由语句组成，每个语句又由单词组成；组成语句和语言时，应遵循一定的语法与语义规则。语言
自然语言处理（NLP） vs 自然语言理解（NLU）
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ZLJ925的博客
01-08 3万+
自然语言处理，是Natural Language Processing， 简称NLP 自然语言理解，是Natural Language Understanding，简称NLU。（图1） （图2） 1、概括来说，NLP，除了NLU（图中红框部分），还包含理解之前的处理阶段、和理解之后的应用阶段。也就是说，NLU是NLP的子集——他们不是并集、更不是等价的概念。这里，是很多AI从业人员都
自然语言处理应用和过程的一些理解
春华秋实
04-25 3642
2018年，大家知道最火的是什么吗？对，是区块链，然而，目前区块链主要的内容集中在币圈，可能做金融的同学比较关注和喜欢，但是在一般电商、行业互联网中，我们刚刚经历了大数据、ML、DL的洗礼，这些技术很多还没有完全铺展开来，所以，基于这点，在2018年，我发现一个现象，就是随着各大公司、第三方对关系数据的整合和技术成熟之后，未来到2020年，我们做数据的大部分工作可能在处理非结构化数据，比如大量历史...
自然语言处理发展，主要存在哪些难点？
多智时代的博客
02-13 1万+
1.语言不规范，灵活性高 自然语言并不规范，虽然可以找一些基本规则，但是自然语言太灵活了，同一个意思可以用多种方式来表达，不管是基于规则来理解自然语言还是通过机器学习来学习数据内在的特征都显得比较困难。 2.错别字 在处理文本时，我们会发现有大量的错别字，怎么样让计算机理解这些错别字想表达的真正含义，也是NLP的一大难点 3.新词 我们处在互联网高速发展的时代，网上每天都会产生大量的新词，我们如何...
语音识别技术综述：从声学信号到自然语言理解
这一过程不仅是人工智能与自然语言处理领域的重要组成部分，也是人机交互技术发展的关键支撑。文献指出，识别出的词汇可以作为最终输出结果，广泛应用于语音命令控制、数据录入、文档自动生成等实际场景；同时，这些...
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