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企业和个人每天都会产生大量的文本数据。然而，从这些非结构化信息中提取见解对传统的数据处理方法来说是一个挑战。

自然语言处理 (NLP) 涵盖了一系列用于分析和理解文本的技术，但自然语言理解 (NLU)的特定子领域侧重于机器理解人类语言背后的含义、上下文和意图。

NLU 可以将原始文本转换为可操作的见解，为智能聊天机器人和情感分析工具等应用开辟了道路。

尽管取得了重大进展，但 NLU 仍然是 AI 领域最具挑战性和未解决的问题之一，其复杂性源于自然语言的细微差别和歧义。本文将为您提供 NLU 的坚实基础。

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什么是 NLU？
自然语言理解 (NLU) 是自然语言处理 (NLP) 的一个子领域，专注于让机器理解和解释人类语言。

与其他可能涉及生成或翻译文本的NLP 任务不同，NLU 特别关注理解人们使用的单词和短语背后的含义、上下文和意图。

NLU 与 NLP 任务

使用 Napkin.ai 创建

从本质上讲，NLU 是将非结构化语言数据转换为机器可以处理的结构 澳大利亚赌博数据 化信息。这涉及诸如识别句子中的实体、确定语句的情感或对用户查询背后的意图进行分类等任务。

例如，当有人说“预订飞往纽约的航班”时，NLU 系统必须将“预订”识别为动作，“航班”识别为对象，“纽约”识别为目的地。

NLU 的工作原理
自然语言理解 (NLU) 依赖于语言规则、机器学习算法和统计模型的组合来准确地解释人类语言。

NLU 系统将非结构化语言数据转换为结构化信息，机器可以使用这些信息执行情绪分析、实体识别和意图分类等任务。

现代 NLU 主要依赖于深度学习，尤其是像transformers这样的模型。例如，即使是像ChatGPT这样的多用途模型也能够解析任何英语句子以提取含义。

NLU 系统：组件（语言规则、ML 算法、统计模型）、任务（情感分析、实体识别、意图分类）、现代技术（深度学习、Transformer）。

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自然语言理解 (NLU) 与自然语言处理 (NLP)
需要澄清的是，自然语言理解 (NLU) 并非独立于自然语言处理 (NLP)，而是其中的一个关键组成部分。虽然人们经常使用“NLU 与 NLP”这一术语，但这种表述具有误导性，因为 NLU 是 NLP 的一个子集。

这两者之间唯一有意义的比较是讨论不属于 NLU 的 NLP 任务。然而，这会将焦点从 NLU 转移，因此我们不会进行这种比较。

NLP 涵盖与文本处理和分析相关的各种任务，而 NLU 则专注于理解。例如，虽然 NLP 可能涉及语音识别或文本生成等任务，但 NLU 是关于理解输入文本的含义——用户想要表达什么以及为什么。

下表重点介绍了两者之间的一些主要区别：

方面

自然语言处理

自然语言理解

范围

广义（包括处理和生成人类语言的所有方面）

狭义（特别注重理解含义、意图和背景）

示例任务

语音识别、文本生成、机器翻译

实体识别、意图分类、情绪分析

重点

语言的理解和生成

理解语言含义和意图

该表表明，虽然 NLP 涵盖了涉及理解和生成人类语言的广泛任务，但 NLU 专注于理解。

NLU 的应用
自然语言理解 (NLU) 是许多 AI 驱动应用程序的核心。它使机器（例如聊天机器人）能够以直观和自然的方式与人类互动。以下是 NLU 产生重大影响的一些关键领域，以及每个领域的一些现代工具示例。

聊天机器人
NLU 的主要应用之一是聊天机器人和虚拟助手。这些系统依靠 NLU 来准确解释和响应用户请求。

例如，当用户询问“你能帮我找一家附近的咖啡店吗？”时，NLU 组件可帮助系统了解用户正在寻找靠近其当前位置的咖啡店，从而让聊天机器人或助手提供相关的回复。

除了简单地理解单个查询之外，NLU 对于保持对话流畅至关重要。它使聊天机器人和虚拟助手能够跟踪上下文，从而实现更自然、更连贯的来回交互。例如，如果用户对聊天机器人生气，它会理解并做出相应的反应。

用于构建具有高级 NLU 功能的聊天机器人的流行工具是Rasa 框架。它是一个用于构建具有高级 NLU 功能的聊天机器人的开源库。