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公司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提出了挑战。

自然语言处理 (NLP) 包含多种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自动理解人类语言的含义、上下文和意图。

NLU 使得将原始文本转换为可操作的信息成为可能，为智能聊天机器人等应用铺平了道路。智能聊天机器人和工具工具。

尽管取得了重大进展，NLU 仍然是人工智能中最具挑战性 BC 数据泰国 和未解决的问题之一，因为它的复杂性在于自然语言的细微差别和模糊性。本文将为您奠定 NLU 的坚实基础。

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，专注于训练机器来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

本质上，NLU 是将非结构化语言数据转换为机器可以使用的结构化信息。这涉及诸如识别句子中的实体、确定语句的情绪或对用户查询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，将“航班”识别为对象，将“纽约”识别为目的地。