自然语言处理专注于计算机与人类语言之间的交互。它涉及算法和技术的开发，使计算机能够以有意义且有用的方式理解、分析和生成文本或语音输入。该技术旨在弥合人类互动与计算机理解之间的差距。
NLP 涵盖的关键组件包括：
- 标记化将文本分解为单个单词或标记，这对于进一步的文本分析和理解至关重要；
- 词性标注为每个词分配语法标记（如名词、动词、形容词等），以分析文本的句法结构；
- 命名实体识别，用于识别和分类命名实体，例如文本中的人名、组织名、地点名和其他特定术语；
- 句法和解析分析句子的语法结构，以确定单词之间的关系及其句法角色，以便更详细地分解和理解句子结构；
- 词嵌入将单词视为数字索引，掌握其语 rcs 数据波兰 义和关系，让计算机找出单词之间的上下文异同。
NLP 已经有许多应用，例如：
- 情感分析涉及检测一段文本中表达的情感或观点。该技术用于社交媒体营销和监控、客户反馈分析和品牌声誉管理。
- 自动翻译使用各种NLP技术来分析不同语言的句子的框架和含义。
- 文本摘要技术可以自动从长篇文本中生成简洁的摘要，以便用户快速掌握文章的核心概念和重点。
- 公司在聊天机器人营销中优先考虑的聊天机器人依靠 NLP 来理解和响应人类语音。处理技术用于处理和解释用户查询，使聊天机器人能够产生相关且准确的响应。
技术不断进步并贡献于各个领域，增强了人机交互并使机器能够更有效地理解和处理语言输入。
NLU 概述
自然语言理解为机器提供了理解和解释人类语言的能力，其方式超越了表面处理。它旨在从文本或语音中提取含义、意图和上下文，使机器能够理解上下文和情感触觉并智能地响应人类交流。
NLU的核心技术和组件包括：
- 语义分解提取文本或语音背后的 回复来自各个渠道的客 含义和意图，超越单词的字面意义，考虑它们之间的底层概念和关系；
- 意图识别识别用户输入背后的目的或意图，以分析用户查询或语句，确定所需的操作或目标，从而使系统提供适当的响应；
- 实体提取从文本或语音中辨别和提 电话号码业务线索 取特定实体或命名引用，以辨别个人、组织、地点的名称以及提供背景和理解的其他相关信息；
- 语境理解，用于理解一段文本或语 购披萨已是家常便饭音所使用的语境。NLU 技术会考虑周围的信息、之前的用户交互以及领域知识，以准确解释含义。
NLU 使机器能够掌握文本或语音背后的深层含义和目的，从而促进人与计算机之间更真实、更有成效的互动。该技术最突出的用途是
- Siri、Alexa 或 Google Assistant 等虚拟助手利用 NLU 算法来理解用户命令、查询或指令并提供相关答案或执行请求的任务；
- 智能扬声器或家庭自动化系统等语音控制设备嵌入了 NLU 来处理和响应语音命令，从而提供免提和直观的用户体验
- 问答系统（例如Instagram 的自动 DM）可以解释用户查询并提供精确而有意义的答案。NLU 技术有助于理解用户的查询、提取关键信息并从知识库中检索适当的响应。