NLP 主要研究语言的句法和结构方面，以理解句子和文本的语法结构。通过侧重于表面层次的检查，这些任务使机器能够辨别语言的基本框架和元素，以便进一步处理和结构分析。
另一方面，NLU 更关注更高层次的理解。它旨在从给定的文本或语音数据中突出显示适当的信息、猜测上下文并获取可行的见解。该技术建立在 NLP 的基础元素之上，但更深入地研究了语义和上下文语言理解。NLU 涉及语义角色标记、共指解析、实体链接、关系提取和情感分析等任务，专注于理解语言传达的含义、关系和意图。
目标和目的
顾名思义，NLP 的最初目标是语言处理和操纵。它专注于计算机与人之间的交互，目标是使机器能够理解、解释和生成自然语言。它的主要目的是开 rcs 数据葡萄牙 发算法和技术，使机器能够以有用的方式处理和操纵文本或口语。因此，它处理较低级别的任务，例如标记化和 POS 标记。
NLU 超越了语言的基本处理，旨在理解和提取文本或语音中的含义。该技术的主要目的是使机器能够以类似于人类的方式理解和解释人类语言，即读懂字里行间的意思，弄清楚单词的意图和上下文含义，并生成智能答案和情景反应。因此，NLU 可以处 gpt聊天在数字营销中的应用 理更高级的任务，例如语义分析、共指解析和意图识别。
技术和方法
NLP 利用统计模型和规则系统来处理 NLU 看起来非常相似和处理语言。它通常依赖语言规则和模式来分析和生成文本。手工规则由专家设计，并指定 电话号码业务线索 应如何处理某些语言元素，例如语法规则或句法结构。统计方法是数据驱动的，可以处理更复杂的模式。
NLU 严重依赖深度学习和机器学习技术。它使用神经网络和高级算法从大量数据中学习，使系统能够更有效地理解和解释语言。NLU 通常涉及整合外部知识源，例如本体、知识图谱或常识数据库，以增强理解。该技术还利用语义角色标记 (SRL) 来识别句子中单词或短语相对于特定谓词的角色和关系。