自然语言理解(NLU)跟 NLP 是什么关系？为什么说它是人工智能领域里一个难点？NLU 的发展史历史和目前最现金的方法是什么？ 本文将解答上面的问题，带你全面了解自然语言理解(NLU)。...什么是自然语言理解(NLU)？ 大家最常听到的是 NLP，而 自然语言理解（NLU） 则是 NLP 的一部分： ? 什么是自然语言？...“xxxxxx” “请问是什么问题？” “我刚上车，那个态度恶劣的哥谭市民就冲我发火” 机器很容易理解为：那个态度恶劣/的/哥谭/市民/就冲我发火 智能音箱 智能音箱中，NLU 也是重要的一个环节。...难点3：语言的鲁棒性 自然语言在输入的过程中，尤其是通过语音识别获得的文本，会存在多字、少字、错字、噪音等问题。...NLU将提供多个消息输出以将服务（软件）或资源（硬件）与单个派生的意图分开（对具有视觉句子（显示或说出）的语音命令发起者的响应和转换的语音命令消息将消耗太多不同的输出消息用于M2M通信和行动）。
自然语言是人类的智慧，自然语言处理（NLP）是AI中最为困难的问题之一，而自然语言理解（NLU）也变成了一个主要的问题，充满了魅力和挑战。...自然语言处理是一门研究人与人交际中，以及人与计算机交际中的语言问题的学科。NLP的目标是希望通过图灵测试，包括了语音、形态、语法、语义以及语用等方面，也要解决人类语言中的因果、逻辑和推理的问题。...在NLU中，意图代表用户想要达到的目的，就是在语言表达中所体现出的“用户想干什么”，解决的是人与人，人与机器之间的通讯问题。意图是由什么组成的呢？...其中涉及的语音识别，自然语言生成及TTS播报，意图识别等等全部由对话式AI系统完成，我们只专注于具体的服务即可。 既然DuerOS已经提供了大量的服务和海量的资源，我们在上面开发技能还有什么必要么？...即便是对于某个技能而言，常用表达也仅仅是“常用表达”，难以穷举用户的各种请求，那么遇到用户的特殊问题，咱们开发的技能是否就不能正常应答了呢？
同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？...总结：NLP依靠机器学习通过分析文本语义和语法从人类语言中获得意义。 自然语言理解（NLU） NLP可以追溯到20世纪50年代计算机程序员开始尝试简单的语言输入。...NLU在20世纪60年代开始发展，希望让计算机能够理解更复杂的语言输入。NLU被认为是NLP的一个子方向，主要侧重于机器阅读理解：让计算机理解文本的真正含义。...但是，当我们查看NLU任务时，我们会惊讶地发现这建立了多少NLP概念： ? NLU任务 自然语言理解是许多过程的第一步，例如分类文本，收集新闻，归档单个文本，以及更大规模地分析内容。...总而言之：最好将NLU视为实现NLP的第一步：在机器处理语言之前，必须首先理解它。 NLP和NLU的相关性 从其任务可以看出，NLU是NLP的组成部分，它负责人类理解某个文本所呈现的含义。
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU AI工程：尽量不自己造轮子 什么是自然语言理解 自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/...Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。...用NLU改善问答的例子 以上的例子，显然如果我们能够通过自然语言理解，获取用户搜索的句子的时间，还有计算我们数据库中索引了的数据条目的时间，进行时间重合度/匹配度的计算，就能更好的分清楚到底哪个句子应该排在前面...我们这里尝试用Snips-nlu来处理英文时间识别问题 （因为没有好的中文处理工具） 公司A在2018年之后的收入 The company's revenue after 2018 公司A在2016...那么在AI工程上往往有两个方法： 重新训练NLU，增加例子，训练一个自己的NLU模型，解决问题 在自然语言之前加规则层，绕开问题 在第二个方法中，例如上面的问题，我们可以写一个规则模板、正则表达式，把“
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU AI工程：尽量不自己造轮子 什么是自然语言理解 自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/...Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。...用NLU改善问答的例子 以上的例子，显然如果我们能够通过自然语言理解，获取用户搜索的句子的时间，还有计算我们数据库中索引了的数据条目的时间，进行时间重合度/匹配度的计算，就能更好的分清楚到底哪个句子应该排在前面...我们这里尝试用Snips-nlu来处理英文时间识别问题 （因为没有好的中文处理工具） 公司A在2018年之后的收入 The company's revenue after 2018 公司A在2016年之前的收入是...那么在AI工程上往往有两个方法： 重新训练NLU，增加例子，训练一个自己的NLU模型，解决问题 在自然语言之前加规则层，绕开问题 在第二个方法中，例如上面的问题，我们可以写一个规则模板、正则表达式，把“
研究人员试图向神经网络添加参数以提高它们在语言任务上的表现，然而，语言理解的根本问题是“理解词语和句子下隐藏的含义“。...我们认为，这种伪科学方法不仅浪费时间和资源，而且引诱新一代年轻科学家认为语言只是数据。更糟糕的是，这种方法会阻碍自然语言理解（NLU）的任何真正进展。 相反，现在是重新思考 NLU 方法的时候了。...然而，语言理解不承认任何程度的误差，它们要充分理解一个话语或一个问题。 举个例子，针对这句话，自然语言理解就需要考虑多种可能：我们有一个退休的BBC记者，曾在冷战期间驻扎在一个东欧国家吗？...换言之，我们必须从对上述问题的多种可能解释中得到一个唯一的含义。 总而言之，对普通口语的真正理解与单纯的文本（或语言）处理是完全不同的问题。在文本（或语言）处理中，我们可以接受近似正确的结果。...但这就是NLU的问题所在：机器不知道我们遗漏了什么，它们不知道我们都知道什么。
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private void button1_Click(object sender, EventArgs e) {
本文主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318 引言 本文提出了一种新的统一的预训练语言模型(UNILM)，该模型不仅可用于自然语言理解(NLU)，还可以用于生成任务...3、不同于主要用于 NLU 任务的 BERT，UniLM 可使用不同的自注意掩码进行配置，从而聚合用于不同类型的语言模型的上下文，因此 UniLM 可用于 NLU 和 NLG 任务。...论文实验 作者在 NLU（即 GLUE 基准和抽取式问答）和 NLG（即抽象式摘要、问题生成、生成式问答和对话响应生成）任务上执行了实验。...问题生成 作者还在答案感知型问题生成任务上执行了实验。给定一个输入段落和一个答案范围，该任务的目标是生成一个询问该答案的问题。 ? ?...2 Aced 自然语言NLP(NLG+NLU)资料大全(持续更新....)
若要将篇章、问题和答案拼接进行训练，则需要对其进行文本截断； 问题是要预测的部分，并且长度不是太长，所以可以不进行截断； 答案是从篇章中截取的，可以适当截取短一点； 篇章在硬件资源允许的范围内，可以尽量截取长一点...核心思路 数据预处理：数据清洗（剔除空白字符、剔除带括号的英文），处理部分不匹配数据（绝大部分答案是从篇章中截取的，不匹配数据指答案在篇章中无法完全匹配到的数据）； 文本截断：思路是篇章中答案所在位置的附近与问题的相关性最强...Transformer网络，跟bert类似，但是UniLM能够同时完成三种预训练目标，如上述表格所示，几乎囊括了上述模型的几种预训练方式，而且新增了sequence-to-sequence训练方式，所以其在NLU...1.单向训练语言模型，mask词的语境就是其单侧的words，左边或者右边。 2.双向训练语言模型，mask词的语境就是左右两侧的words。...3.因为采用了Seq-to-Seq语言模型，使得其在能够完成NLU任务的同时，也能够完成NLG任务，例如：抽象文摘，问答生成。
func Substr(str string, start, length int) string { rs := []rune(str) rl...
遇到的问题：扫描不到 yaml 配置文件 报错：Failed to configure a DataSource: ‘url’ attribute is not specified and no embedded...Reason: Failed to determine a suitable driver class 原因：maven资源过滤问题 解决方式 添加如下代码：（注意区别，这里的资源过滤 添加了对... false 当资源成功被扫描到后
=LEFT(rull,LOCATE(‘ml’,rull)-1) where rull like ‘%ml%’ ; substring_index(str,delim,count)，str是要截取的字符串...，delim是截取的字段 count是从哪里开始截取(为0则是左边第0个开始，1位左边开始第一个选取左边的，-1从右边第一个开始选取右边的 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
过去常常为这么一个问题所困惑，那就是我们在平时截取字符串时：一般情况是我们就直接用.substring()来截取，这样做有一个很大的问题（汉子和字母数字的截取问题），一个汉字代表两个字符，而一个字母和数字代表一个字符...，这样通过substring（）来截取就有会导致因为数字和字母截取后的长度会不理想。 ...为了完成这个问题，我们在对字符串的截取是我们不是按照长度进行截取，而是按照byte进行截取。这样无论是数字字母还是汉字截取的长度都会很整齐。
不想把这个问题交给后台或者用JS来做了，于是找了个折中的办法，就是:after伪类来模拟FF下的省略号。...具体做法就是给content一个…的值，然后hack解决宽度问题，这样看起来就舒服一些了。 可能有BUG或者还有更好得办法，希望兄弟们告诉一下。 实例： <!
自然语言处理定义 自然语言处理（NLP）是一门交叉学科领域，涵盖了计算机科学、人工智能、语言学等多个学科。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的方式，从而创建与人类之间的自然、无缝的交互。...NLP的定义和重要性 自然语言处理的主要任务是让计算机能够像人类一样理解和生成自然语言。它能够让机器读懂人类的语言，使得人们与计算机的交互更加自然流畅。...多样性与不规则性：语言随着文化和地区的不同而有很大的多样性，还包括许多不规则的用法和例外情况。 2. 基础模型 语言模型 语言模型是自然语言处理中的核心概念之一。...它描述了语言的统计属性，能够评估一个句子在给定语言中的可能性。下面我们将详细介绍几种主要的语言模型，并通过理论解释和代码示例来展现它们的工作原理。...自然语言理解 自然语言理解是一项使计算机理解、解释和响应人类语言的技术。这不仅涉及单纯的语法分析，还包括深层次的语义、情感、语境和意图分析。下面我们将详细探讨自然语言理解的几个关键方面。
若要将篇章、问题和答案拼接进行训练，则需要对其进行文本截断； 问题是要预测的部分，并且长度不是太长，所以可以不进行截断； 答案是从篇章中截取的，可以适当截取短一点； 篇章在硬件资源允许的范围内，可以尽量截取长一点...核心思路 数据预处理：数据清洗（剔除空白字符、剔除带括号的英文），处理部分不匹配数据（绝大部分答案是从篇章中截取的，不匹配数据指答案在篇章中无法完全匹配到的数据）； 文本截断：思路是篇章中答案所在位置的附近与问题的相关性最强...1.单向训练语言模型，mask词的语境就是其单侧的words，左边或者右边。 2.双向训练语言模型，mask词的语境就是左右两侧的words。...3.因为采用了Seq-to-Seq语言模型，使得其在能够完成NLU任务的同时，也能够完成NLG任务，例如：抽象文摘，问答生成。...李航《统计学习方法》最新资源全套！
译者 | Linstancy 整理 | Jane 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 开放域的问答（QA）是自然语言理解（NLU）中的一项基本任务，旨在模拟人是如何通过阅读和理解完整的文档...，从而寻找信息、发现问题的答案。...然而，目前还没有大规模、公开可用的自然表述问题数据源（即那些寻求答案的人所提出的问题）以及可用于训练和评估 QA 模型的答案数据源。...相比回答一些计算机已经能够胜任的无关紧要的问题，回答 NQ 语料库中的问题则需要对问题有更深入的理解。因此，Google 官方还发布了一项基于这些数据的挑战项目，来帮助推进自然语言理解领域的研究。...同时，Google 也鼓励 NLU 社区参与进来，关于比赛的更多信息，可以访问： https://ai.google.com/research/NaturalQuestions/
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