首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

自然语言命令语言

自然语言命令语言是一种基于自然语言处理技术的语言,它可以通过语音或文本输入与计算机进行交互。用户可以通过自然语言命令语言向计算机发出指令,而无需编写代码或使用特定的命令行工具。

自然语言命令语言的应用场景非常广泛,包括语音助手、智能家居控制、聊天机器人等。例如,用户可以通过说“帮我查询今天的天气”或者“播放一首歌曲”来与计算机进行交互。

目前市面上有很多自然语言命令语言的实现,其中比较流行的是Google Assistant、Amazon Alexa、Apple Siri等。这些语音助手都可以通过自然语言命令语言来进行语音交互,实现各种功能。

总的来说,自然语言命令语言是一种非常有前途的技术,它可以帮助人们更方便地与计算机进行交互,提高生活和工作的效率。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

自然语言处理】自然语言处理与人工智能

但是所有拿语言说事儿的、用语言干事儿的,这中间都绕不开一个问题,即语言到底是怎么回事?这是我们真正搞自然语言理解,搞自然语言处理的人必须面对的问题。我们说要善解人意,人意在哪?它藏在符号怪阵的背后。...在自然语言处理领域,我感觉到一个不好的现象:厚此薄彼。我们看到,理工农医各类专业的领域专家是很受尊敬的,唯独语言学家不受尊重。...那为什么自然语言处理还能这么火呢,我认为这里面一个原因是他们还在吃我所说的“规模红利”。...第一是我们做自然语言处理的,不指望人工智能的天上掉下语言处理的馅饼,还是靠自己认识语言,真正地在这个语言上做文章,而不要在其他的地方做文章,其他的地方没有出路。...虽然我是这样的题目,结论是自然语言处理和人工智能并没有强关联,而自然语言处理可以为人工智能的进步做一点点贡献,但是是比较微弱的。谢谢。

1.9K111

自然语言处理(NLP)」自然语言生成(NLG)资料整理

引言 自然语言生成(NLG)作为自然语言处理的一个子方向,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。...现在也受到广大研究学者的重视,今天ShuYini给大家整理了一下自然语言生成的相关资料供大家参考。 本文概要 1 什么是自然语言生成及学术研究介绍?...自然语言生成(NLG)是一种语言技术,其主要目的是构建能够“写”的软件系统的技术,即能够用汉语、英语等其他人类语言生成解释、摘要、叙述等。...具体来说就是计算机的“编写语言”,它将结构化数据转换为文本,以人类语言表达。即能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式,经过一个规划过程,来自动生成一段高质量的自然语言文本。...(NLG)技术,即利用人工智能和自然语言处理技术,将非语言数据自动生成高质量文本和叙述文章。

2.2K31

自然语言处理」使用自然语言处理的智能文档分析

智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。...基于摘要的摘要使用自然语言生成来改写和压缩文档。与基于提取的方法相比,这种方法更加复杂和实验性。 文本摘要可用于使人们能够快速地消化大量文档的内容,而不需要完全阅读它们。...语言的复杂性 由于语言所包含的变化、歧义、语境和关系,人类要花很多年才能理解语言。我们可以通过许多方法来表达相同的思想。我们根据作者和读者的不同使用不同的风格,并选择使用同义词来增加兴趣和避免重复。...IDA需要理解通用语言和特定领域的术语。处理特定领域术语的一种方法是使用自定义字典或构建用于实体提取、关系提取等的自定义机器学习模型。...精度 rda技术的准确性取决于所使用的语言的多样性、风格和复杂性。它还可以取决于: 训练数据——机器学习模型的质量取决于训练数据的数量和质量。

2.3K30

自然语言处理 | 统计语言模型

我们聊一下自然语言处理(NLP)这一方向,当前的语音识别,机器翻译等人工智能领域备受欢迎和关注,那么计算机到底是怎么处理自然语言的,换句话说:计算机真的像人一样能够理解我们人类独特的语言吗?...在自然语言处理研究的早期,计算机科学家们走入了一个误区:当时,学术界普遍认为,要让计算机能够有效的处理自然语言,首先就是让计算机能像人类一样去理解自然语言。...自然语言从诞生之初起,就是一种具有上下文相关特征的语言。 人类的语言是存在歧义性的,比如:“I am a boy”。在大部分的场景里,这句英文的译文应是:“我是个男孩”。...因此,计算机在处理自然语言时,一个基本问题就是为自然语言这种上下文相关的特征建立数学模型。...统计语言模型 1970年弗里德里克·贾里尼克针对自然语言处理的困境提出一个新观点:一个句子是否合理,就看它出现的可能性大小如何。

54040

自然语言处理|语言模型介绍

01 — 回顾 昨天说到自然语言处理中如何将词语转化为词向量,主要用 Distributed Representation 思想,比如谷歌的word2vec就是其中思想下的实现方法之一,关于这篇总结,请参考...: 深度学习|自然语言处理之词To词向量 下面,总结自然语言处理中的语言模型,那么何为语言模型?...下面就来说说语言模型相关的算法。...4 动态语言模型 以上介绍的这3种语言模型,都属于静态语言模型,都是预先从训练语料库中估算好的。实际上,在自然语言中,经常出现这样现象:某些在文本中通常很少出现的词,在某一局部文本中突然大量地出现。...能够根据词在局部文本中出现的情况,动态地调整语言模型中的概率分布数据的语言模型,使之成为动态、自适应或者基于缓存的语言模型,这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。 以上就是几种常用的语言模型算法。

75460

自然语言处理(三)语言模型

语言模型基本概念 用数学的方法描述语言规律,即用句子S=w1,w2…wnS = w_1,w_2\dots w_nS=w1​,w2​…wn​的概率p(S)p(S)p(S)刻画句子的合理性....语言模型应用 计算句子概率 给定若干词,预测下一个词 改进的语言模型 n-gram存在的问题 对语料敏感,训练参数难以反映不同领域之间语言规律上的差异....基于混合方法的语言模型 大规模训练语料来自不同领域,在主体、风格都有一定的差异,而测试预料通常是同源的,为了获得最佳性能,语言模型必须适应各种不同类型的语料对齐性能的影响....自适应方法: 将训练语料聚为n类,语言模型划分成n个子模型. 确定适当的训练语料子集,并利用这些预料建立特定的语言模型. 在模型运行时识别测试预料的主题或主题的集合....整个语言模型的概率通过下面的线性插值公式计算得到.

83240

自然语言处理 语言模型介绍

01 — 回顾 昨天说到自然语言处理中如何将词语转化为词向量,主要用Distributed Representation 思想,比如谷歌的word2vec就是其中思想下的实现方法之一,关于这篇总结,请参考...: 下面,总结自然语言处理中的语言模型,那么何为语言模型?...下面就来说说语言模型相关的算法。...4 动态语言模型 以上介绍的这3种语言模型,都属于静态语言模型,都是预先从训练语料库中估算好的。实际上,在自然语言中,经常出现这样现象:某些在文本中通常很少出现的词,在某一局部文本中突然大量地出现。...能够根据词在局部文本中出现的情况,动态地调整语言模型中的概率分布数据的语言模型,使之成为动态、自适应或者基于缓存的语言模型,这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。

1.2K70

自然语言和编程语言关系

说起自然语言,大家都不陌生,像英语、日语、俄语、德语、法语等,尤其像英语是学习频率最高的语种之一。 现在又要说一种语言,它是也有单词、语法、表达的元素特征,这就是编程语言。...现在我们就来探讨一下两种语言之间的关系。为了探讨的方便,自然语言我们以英语为例,编程语言以现在比较火热的Python语言为例。...02 语法 自然语言有组成单词的既定规则,也就是语法。...: print item 你只有按照这样的语法规则编辑信息,Python才能理解你的命令和动作,而要是写成print everything from exList,Python是不明白你的意思的,结果就是报错...还有就是,自然语言在练习过程中,需要你学习和模仿大师的作品,从中汲取养料,内化成文学底蕴,从而不断提高语言的应用技能和水平。

1.3K00

自然语言处理第2天:自然语言处理词语编码

一、自然语言处理介绍 自然语言处理(Natural LanguageProcessing)简称NLP,与一般的机器学习任务都不相同,自然语言处理研究我们的语言任务,因为文本是一个复杂的东西,我们如何让计算机去理解我们的自然语言是一个很有挑战的事情...,一个普遍的思想就是将我们的语言进行编码 二、常见的词编码方式 1.one-hot 介绍 one-hot是一种简单的词编码方式,它包含每个词在句子中的位置信息,看下面的简单示例 假设有这样一句话:...for 'CLS' token: {last_hidden_states[0].numpy().shape}") print(last_hidden_states[0][0].numpy()) 四、结语 自然语言处理的编码问题是一个很基础的问题...,之后在自然语言处理领域中将会经常看到,请好好了解

9210

自然语言处理期刊

国内自然语言处理期刊 现代语言学(汉斯出版社) 汉斯出版社(Hans Publishers, www.hanspub.org) 聚焦于国际开源 (Open Access) 中文期刊的出版发行, 覆盖以下领域...刊登内容:综述、软件技术、信息安全、计算机网络、体系结构、人工智能、计算机应用技术(图形图象、自然语言处理、信息检索)、数据库技术、存储技术及计算机计算机基础理论等相关领域。...中文信息处理学科是在语言文字学、计算机应用技术、人工智能、认知心理学和数学等相关学科的基础上形成的一门新兴的边缘学科。...中国中文信息学会2018年学术活动计划 国际自然语言处理及中文计算会议 中文信息学报 《中文信息学报》刊登内容有:计算语言学,包括:音位学、词法、句法、语义、知识本体和语用学;语言资源,包括:计算词汇学...国外自然语言处理期刊 【2018年自然语言处理及相关国际会议重要日期整理】 NLP会议 会议名称 截稿日期 通知日期 会议日期 举办地点 ACL 2018 2.22 4.20 7.15-7.20 墨尔本

4.1K31

自然语言处理概述

2.1 自然语言处理概述 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科,其范畴广泛,比如:语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译...2.1.1 什么是自然语言处理 对于开发者而言,至少掌握了一种自然语言,也至少掌握了一种计算机编程语言。...自然语言是人与人之间用于相互分享信息的语言,比如在程序中的注释,都是以自然语言的方式说明相应代码的含义,以便于其他人理解;编程语言是我们用以告诉计算机应该做什么的“命令”,一般是通过编译器或解释器转化为...在人与人之间通常信息交流中,不需要将自然语言“翻译”成“机器语言”,但是,在解决某些场景的任务时,如果要将计算机作为解决问题的工具,则需要让“机器”能理解“自然语言”。...在上述示例中,“计算机”是人研究著作中的自然语言的工具,须让“机器”读懂自然语言,这个过程就是自然语言处理(NLP)。

3.2K30

基于自然语言命令的自动图频编辑系统(附pdf)

Manuvinakurike, Nham Le,Tuan Lai, Walter Chang, Trung Bui 关注文章公众号 回复"自动图频"获取PDF资料 摘要 ---- 本研究展示了一项通过自然语言书写命令来在图片编辑软件中修改图片的任务...我们利用超过6000条图片编辑文字命令的众包语料库来修改真实世界的图片。我们提出了一个包含动作和实体结构的把用户的自然语言请求映射为图片编辑软件中可执行命令的新颖框架。...我们意在通过开发一个软件工具通过解释和执行自然语言所表达的图片编辑请求来帮助所有的用户实现他们的图片编辑目标。这个工具可以让用户在没有专业用户的帮助并且不需学习专业术语的情况下下独立完成图片编辑操作。...他们部署了一个基于规则的系统,而我们通过利用机器学习来处理更多样化和更大结构的图片编辑自然语言修改指令,改进了已有的研究。...表3 对实体分类标签的F1分数 6、结论和展望 ---- 本文提供了通过自然语言交流来自动编辑图片的第一步研究。

46830

综述 | 跨语言自然语言处理笔记

作者:匿名侠 | 排版:葡萄媛 转载请在后台输入 授权 01 摘要 跨语言自然语言处理是当下研究的热点。...其中,跨语言词向量(Cross-lingual Word Embedding)可以帮助比较词语在不同语言下的含义,同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。...首先使用对抗训练的方式使得判别器无法区分映射之后的源语言向量和目标语言向量,相当于要求将源语言映射到目标语言语义空间下。...对于初始化,本文使用源语言和目标语言的单语语料来共同学习 BPE,学习完成以后用来初始化编码器和解码器的向量查找表。对于语言模型,使用降噪自编码器来学习语言模型。...删除满足以下条件的翻译:一个源语言词语有多个目标语言翻译、一个目标语言词语有多个源语言翻译、源语言的目标语言翻译词语在目标语言数据集中没有出现。经过以上三步处理,可以得到一个一对一的双语词典。

50320

自然语言处理的发展

自然语言处理的发展 一、技术进步 1. 词嵌入 词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一,它通过将单词映射到高维空间,使得单词之间的关系得以保留,进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。 2....这些技术的进步推动了自然语言处理的发展,使得计算机能够更好地理解和生成人类语言,为搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域提供了更加强大的支持。 二、应用场景 1....智能客服 智能客服可以通过自然语言处理技术理解用户的问题,提供智能化的回答,大大提高了客服效率。 2....机器翻译 机器翻译可以通过自然语言处理技术将一种语言自动翻译成另一种语言,大大提高了国际交流的便利性。 4....情感分析 情感分析可以通过自然语言处理技术分析文本中的情感倾向,为企业提供营销和广告投放的指导。 三、挑战与前景 当前自然语言处理面临许多挑战,如数据稀疏性、语义歧义性、语言特异性和可解释性等。

10410
领券