自然语言处理(NLP) vs 自然语言理解(NLU)
自然语言处理,是Natural Language Processing, 简称NLP
自然语言理解,是Natural Language Understanding,简称NLU。
(图1)
(图2)
1、概括来说,NLP,除了NLU(图中红框部分),还包含理解之前的处理阶段、和理解之后的应用阶段。也就是说,NLU是NLP的子集——他们不是并集、更不是等价的概念。这里,是很多AI从业人员都容易混淆的,大家可以先记住这个概念关系:NLU是NLP的子集。
2、其他:
1)左边最底部,是最基础的大数据、机器学习和语言学(Linguistics);
2)往上看,是知识图谱(Knowledge Graph),其中包含了实体图谱、注意力图谱和意图图谱。
3)再往上,左侧是语言理解(Language Understanding),右侧是语言生成(Language Generation)——
语言理解,包含了Query理解、文本理解、情感分析(Sentiment Analysis)等,还有词法(Lexical)、句法(Syntax)和语义(Semantic)等不同层次的分析。
语言生成,包含了写作、阅读理解等等。
4)最上方,是系统层面,包含了问答系统、机器翻译和对话系统。
5)最右侧,是各种应用场景,包含搜索、feeds流、O2O、广告等等。
(图3)NLP的难点
(图4~6)NLP的解决方法:规则—>统计—>深度学习
(图4)
(图5)
(图6)
(图7~9)NLP是AI的最大瓶颈;语言生成是NLP的最前沿。——这2点,大家知道就可以了。
(图7)
(图8)
(图9)
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作者:黄钊hanniman,图灵机器人-人才战略官,前腾讯产品经理,5年AI实战经验,8年互联网背景,微信公众号/知乎/在行ID“hanniman”,饭团“AI产品经理大本营”,分享人工智能相关原创干货,200页PPT《人工智能产品经理的新起点》被业内广泛好评,下载量1万+。
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