什么是NLG NLU NLP

解析NLG、NLU与NLP
最新推荐文章于 2025-02-15 16:55:05 发布
转载 最新推荐文章于 2025-02-15 16:55:05 发布 · 723 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.zhihu.com/question/52908831

博客链接指向知乎问题，探讨NLG、NLU和NLP相关内容。NLG、NLU、NLP属于自然语言处理领域，在信息技术中用于处理和分析人类语言，对文本处理、机器翻译等有重要意义。
自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、自然语言生成NLG、任务家族
data+scenario+science+insight
06-02 980
自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、自然语言生成NLG、任务家族 自然语言生成（NLG） 看图说话（image caption） 说话生图（text to image） 文本相似性（text similarity） 语句相似度（Semantic Similarity） 关键词相似度（Keyword Similarity） 搜索引擎（ElasticSearch、Lucene、Solr） 文本分类（Text classification） 情感分析（Sentiment Analysis
自然语言三兄弟NLP、NLU、NLG傻傻分不清？一文搞懂它们的区别
weixin_39915649的博客
07-04 9768
关注《Python学研大本营》本文旨在快速涵盖NLP、NLU和NLG之间的异同，并谈论NLP的未来。文章作者是Nahla Davies, 今年6月份发表在KDnuggets上。你有没有使用过像Siri或Alexa那样的智能助手来为你回答问题？答案很可能是 "是"，这意味着你在某种程度上已经熟悉了所谓的自然语言处理（NLP）。NLP是来自不同学科的方法的组合，像Siri和Alexa这样的智能助手使用这些方法来理解我们向它们提出的问题。它结合了人工智能和计算机科学等学科，使人类更容易与计算机进行对话，就像我..
NLP 、NLU 和 NLG 的区别
AI168178的博客
08-21 953
是人工智能的一个子集，人工智能涉及使用自然语言而不是编码语言或字节语言在人和机器之间进行通信。它提供了以更容易和有效的方式向机器发出指令的能力。是人工智能的一个领域，它处理用户用自然语言提供的输入数据，如文本数据或语音数据。这是一种使计算机和人类之间的交互的方式，就像人类使用自然语言，如英语，法语，印地语等。是自然语言处理的一个子组件，它帮助根据用户提供的输入生成自然语言的输出。该组件以提供输入的同一种语言响应用户，比如用户用英语问了一些问题，然后系统将以英语返回输出。
NLP NLU NLG 简介
weixin_44517291的博客
04-08 6317
NLP NLU NLG 简介 NLP 1.含义：机器语言和人类语言之间进行沟通的“翻译官”，目的是为了实现人机交流。 2.组成： 3.典型应用： NLU 1.含义：计算机能够理解自然语言文本的意义 2.难点： （1）语言的多样性：语言组成没有规律，组合方式多样灵活 （2）语言的歧义性：一词多义 （3）语言中的噪声：存在多字、少字、错字、噪音等问题 （4）语言的知识依赖：依赖于先天经验和知识 （5）语言的上下⽂：不同上下文，语义各不同 3.层次结构： （1）语音分析：要根据音位规则，从语音流中区分出一个个
什么是Natural Language Generation(NLG)？
计算机科研杂货铺
06-26 986
自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是NLP（自然语言处理）中的一项核心任务，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。例如：人类对话智能音响，“现在几点了”，则需要先利用NLU（自然语言理解）技术判断用户的意图，理解用户的需求是什么。然后再利用NLG（自然语言生成）技术回复：“现在是早晨8点整”。
一文详解自然语言处理两大任务与代码实战：NLU与NLG
TechLead
08-11 1543
自然语言处理（NLP）涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域，本文深入探讨了NLP的关键概念，包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等，为读者提供了全面而深入的视角。
NLP NLG NLU简介 .docx
04-08
【自然语言处理（NLP）】 自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个分支，致力于构建能够理解和生成人类自然语言的系统。它的目标是使机器能够与人类进行有效交流，涉及语音识别、文本理解、情感分析等多个领域。NLP ...
自然语言生成（NLG）与理解（NLU）的核心差异
weixin_67075116的博客
02-15 1266
自然语言理解（NLU）与自然语言生成（NLG）在 NLP 中各自扮演着至关重要的角色，它们解决了不同类型的任务，分别关注如何理解输入的语言和如何生成输出的语言。NLU 是 NLP 中的一个重要组成部分，它解决了机器如何从输入的自然语言中“获取”意义的问题。例如，在构建一个聊天机器人时，机器首先需要通过 NLU 解析用户的输入，理解用户的意图和情感，然后再通过 NLG 生成合适的回应。尽管自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）都涉及到语言的处理，但它们的核心任务和应用场景截然不同。
小琳AI课堂：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）
wx740851326的博客
08-18 629
大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来深入探讨自然语言处理（NLP）的两个核心概念：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。🤖。
【语音识别】自然语言处理 NLP--NLU和NLG
似水流年
02-26 1309
自然语言处理（NLP）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。自然语言处理的工作原理是先接收到通过人类使用演变而来的自然语言；再转译成自然语言，这通常是通过基于概率的算法进行转变的；最后再分析自然语言并输出最终结果。NLP就是利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术，对自然语言各方面（包括话语、句法结构、单词、语意解释等）的分析，理解出用户想表达的意思，从而得到机器可读并理解的语言。
NLP-预训练模型-2019-NLU+NLG：UniLM（自然语言理解与生成的统一预训练语言模型）
u013250861的博客
03-21 1506
UniLM论文全名为Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation，译为自然语言理解与生成的统一预训练语言模型。 本文提出了采用BERT的模型，使用三种特殊的Mask的预训练目标，从而使得模型可以用于NLG，同时在NLU任务获得和BERT一样的效果。 模型使用了三种语言模型的任务： unidirectional prediction bidirectional prediction
NLG名词解释
听了个听儿
12-28 817
记录NLG中一些常见的名词
NLU与NLG的区别（自然语言理解与自然语言生成的异同点）
热门推荐
大漠帝国的博客
08-05 1万+
自然语言理解（NLU，Natural Language Understanding）: 使计算机理解自然语言（人类语言文字）等，重在理解。具体来说，就是理解语言、文本等，提取出有用的信息，用于下游的任务。它可以是使自然语言结构化，比如分词、词性标注、句法分析等；也可以是表征学习，字、词、句子的向量表示(Embedding)，构建文本表示的文本分类；还可以是信息提取，如信息检索（包...
NLP之NLG入门理解
justDoIt
03-29 1万+
一、什么是自然语言生成（NLG）？ 自然语言处理（NLP）分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），NLU负责理解文本内容而NLG负责根据信息生成文本内容，该信息可以是语音、视频、图片、文字等等。总共分为两种方式：1、文本到语言生成。2、数据到语言生成。 二、NLG的三个级别（Level） 1、简单的数据合并，将数据转换为文本，类似于数据填空。 ...
【AI 大模型】提示工程 ④ ( 自然语言处理 NLG | 自然语言理解 NLU | 自然语言生成 NLG | 使用 提示词 + 大模型 实现 NLU | 使用 提示词 + 大模型 实现 NLG )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
07-05 8427
一、自然语言处理 NLP 二、自然语言理解 NLU 三、自然语言生成 NLG 四、使用 提示词 + 大模型 实现 NLU 五、使用 提示词 + 大模型 实现 NLG
自然语言处理（NLP） vs 自然语言理解（NLU）补充篇
ZLJ925的博客
01-09 3308
（图1~2）微软亚洲研究院副院长周明老师，关于NLP的7个重要领域的详细解释。 （图3）自然语言处理的重要应用领域之一：机器翻译。 图中对比了3种翻译方式的效果，红色是基于短语，天蓝色是基于神经网络，黄色是人类水平。 可以看到，英文和西班牙语/法语的（双向）翻译，通过应用神经网络，效果已经是比较完美了（perfect），接近于人类水平。但英文和中文的翻译，效果还比较普通。 （图4）介绍了机器
NLP推动人机交互革新
weixin_43156294的博客
05-05 1014
（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它旨在使计算机能够理解、解释和产生人类语言的内容。（Natural Language Understanding，简称NLU）是自然语言处理（NLP）中的核心组成部分，它使计算机能够理解人类语言的意图、语境和语义。（Natural Language Generation，简称NLG）是自然语言处理（NLP）的一个子领域，它涉及使用计算机程序生成流畅、准确、可理解的自然语言文本。
一文看懂自然语言生成 - NLG（6个实现步骤+3个典型应用）
lty_sky的专栏
10-28 3963
本文首发自 easyAI - 人工智能知识库 原文地址：《一文看懂自然语言生成 - NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》 自然语言生成 - NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。 本文除了介绍 NLG 的基本概念，还会介绍 NLG 的3个 Level、6个步骤和3个典型的应用。 什么是 NLG？ NLG 是 NLP 的一部分 NLP = NLU + NLG 自然语言生成 - NLG 是 NLP
NLG（自然语言生成）评估指标介绍
诸神缄默不语的博客
10-15 2405
本文介绍NLG（自然语言生成）领域的评估指标
NLU NLP NLG
最新发布
04-01
### 自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的技术区别与应用 #### 什么是自然语言处理（NLP） 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能的一个重要分支，专注于使计算机能够理解、解释以及生成人类语言。其目标在于解决人机之间的沟通障碍，通过技术手段实现高效的人机交互[^3]。 #### 自然语言理解（NLU）的核心功能 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）作为NLP的一部分，主要关注于让计算机具备“理解”能力。这意味着不仅要识别单词及其基本意义，还要分析上下文中的隐含信息、情感倾向以及其他深层次的内容。例如，在客户服务场景下，当客户表达不满情绪时，系统不仅需要知道他们说了什么具体的话，还需要感知到这种负面态度以便采取适当措施回应[^1]。 ```python def analyze_sentiment(text): """ 使用预训练的情感分析模型评估一段文字的情绪极性。 参数: text (str): 输入待检测的文本数据 返回值: float: 表示正面程度的概率分数；越接近1表示越积极乐观 """ from transformers import pipeline sentiment_pipeline = pipeline('sentiment-analysis') result = sentiment_pipeline(text)[0] return result['score'] if result['label']=='POSITIVE' else 1-result['score'] ``` 上述代码片段展示了如何利用Hugging Face库中的`pipeline`方法快速搭建起一个简单版的情感分类器实例[^2]。 #### 自然语言生成（NLG）的工作原理 相比之下，自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）侧重于创造性的过程——即构建连贯且符合语法规范的新句子或段落。这一环节通常涉及模板填充、基于规则的方法或者更先进的神经网络架构如Transformer系列的大规模预训练模型等技术路线选择上各有优劣之处。 对于某些特定应用场景而言，比如新闻摘要撰写任务里，则可以采用如下所示的方式调用相应API接口完成自动化操作： ```python from newspaper import Article import requests url = 'https://example.com/article' article = Article(url) article.download() article.parse() summary_api_endpoint = "http://text-processing.com/api/summarize/" payload = {'text': article.text[:500], 'ratio': 0.2} response = requests.post(summary_api_endpoint, data=payload).json() print(response.get("summary")) ``` 此脚本首先抓取网页上的文章全文内容，接着截取前若干字符传入外部在线服务请求压缩版本输出结果[^4]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值