自然语言理解
自然语言理解的准则
自然语言理解的准则
1.上下文语境：自然语言理解需要考虑文本的上下文语境，以便更好地理解其含义。
例如，“我昨天去了公园”和“今天天气很好，我想去公园”两句话的意思是不同的。
2.语法结构：自然语言理解需要对文本的语法结构进行分析，以便识别单词之间的关系和句子的结构。
例如，“我喜欢吃苹果”中的主语是“我”，谓语是“喜欢吃”，宾语是“苹果”。
3.词义消歧：自然语言理解需要处理同义词、多义词和歧义词等词汇现象，以便正确地理解文本的含义。
例如，“他是个好人”可以指一个人的性格或行为，也可以指他的职业。
4.实体识别：自然语言理解需要识别文本中的各种实体，如人名、地名、组织机构名等。
这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本的意义至关重要。
5.情感分析：自然语言理解需要对文本的情感进行分析，以便了解作者的态度和情感倾向。
例如，“这个电影非常有趣”和“这部电影很无聊”表达了完全不同的态度。
这些准则是自然语言理解的基本要素，它们共同构成了一种复杂的技术体系，使得计算机系统能够更好地与人类进行交互和沟通。
自然语言理解NLP
2.语法分析歧义：
“那只狼咬死了猎人的狗” “咬死了猎人的狗失踪了”
3.语义分析歧义：
机器翻译句子 “At last, a computer that understands you like your mother” 可以有多种含义，如下： “计算机会像你的母亲那样很好的理解你（的语言） ” “计算机理解你喜欢你的母亲” “计算机会像很好的理解你的母亲那样理解你”
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基本解决：词性标注、命名实体识别、Spam识别
取得长足进展：情感分析Sentiment analysis、共指消 解Coreference resolution、词义消歧Word sense disambiguation 、句法分析Parsing、机器翻译Machine translation (MT )、信息抽取Information extraction (IE)
包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以 及一切有关自然语言信息的加工处理。 例如，如果有一台机器既能理解中文又能理解英文 ，那么，这台机器就可以为人类充当翻译；如果电 视能理解中文，那么，用户就可以不用按钮，而是 通过说话来遥控电视
语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样 从一连串的语言符号中获取信息的？
3.情感分析（Sentiment Analysis，SA）：又称倾向 性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文 本进行分析、处理、归纳和推理的过程，如从大量网 页文本中分析用户对“数码相机”的“变焦、价格、 大小、重量、闪光、易用性”等属性的情感倾向； 4.机器翻译（Machine Translation，MT）：将文本从 一种语言转成另一种语言，如中英机器翻译。
什么是自然语言理解技术
什么是自然语言理解技术自然语言理解技术(Natural Language Understanding，简称NLU)，顾名思义是指计算机针对自然语言文本进行的理解，是人工智能领域中的一项重要技术。
它是人工智能的核心应用领域之一，是AI技术发展的重要方向。
自然语言理解技术与语音识别技术、自然语言生成技术等技术共同构成了人工智能的自然语言处理分支。
自然语言理解技术主要用于解决人机交流、信息处理、知识获取、文本分类、机器翻译、智能问答等问题。
通过自然语言理解技术，计算机能够解析人类语言的含义，实现语义分析、情感分析、实体识别、关系提取、语境理解、逻辑推理等功能。
它可以将自然语言的文本信息转化为机器可处理和理解的语言知识，为人工智能应用提供了基础和支撑。
自然语言理解技术的应用非常广泛。
在智能客服、智能家居、智能教育、智能医疗、智能金融等各个领域都有重要的应用。
比如，智能客服可以通过自然语言理解技术为客户提供快速、准确、个性化的服务；智能家居可以通过自然语言理解技术实现语音控制家电的功能；智能医疗可以通过自然语言理解技术提供精准的病情分析和医疗建议等。
自然语言理解技术目前包括以下几个主要方面：1. 语义分析语义分析是自然语言理解技术中的一个关键环节，它是将原始文本分析为语义结构的过程。
通过语义分析，可以将原始文本转化为计算机可处理的形式，为后续处理提供基础支撑。
语义分析主要包括词法分析、句法分析和语义分析三个阶段。
其中，词法分析是将自然语言文本分解为词汇单元的过程；句法分析是将自然语言文本分解为语法结构的过程；语义分析则是将自然语言文本转化为计算机可识别的语义结构的过程。
2. 情感分析情感分析是指通过自然语言理解技术对文本中的情感信息进行分析和提取的过程。
情感分析可以将自然语言文本分为积极、消极和中性三种情感类型，并对情感信息进行量化和分析。
如情感极性分析、情感趋势分析、情感原因分析等。
3. 实体识别实体识别是指自然语言理解技术对文本中的实体名称进行识别和提取。
什么是自然语言理解
什么是自然语言理解
自然语言理解（NLU）是人工智能的重要研究领域之一，其
目标是模仿人类理解语言的能力。
它旨在使计算机能够通过识别、理解和解释自然语言来获取有用信息或完成特定任务。
自然语言理解可以为人力资源和监督学习提供数据和洞察，使其能够有效地回答问题，发现潜在的意义和关系，并能够预测各种可能的结果。
它可以帮助机器发现新的概念，例如将抽象概念翻译成具体表达。
NLU可以分为三个基本步骤：词汇分析，语法分析和形式语
义分析。
在词汇分析级别，NLU系统会标记文本中的每一个词，以此确定句子的意义。
在语法分析级别，它会通过检测句子中包含的语法结构（例如主语、宾语和定语），来确定句子的类型和意义。
在形式语义分析级别，NLU系统会尝试分析
句子的深层含义，例如分析话语者的目的或整体上下文。
NLU最近被广泛应用于语音识别、机器翻译、聊天机器人等
领域。
它可以帮助机器理解口头语言，有效地回答问题，并与人进行实时交流，从而提高人机交互的效率。
它还可以帮助发现隐藏在文本中的意义。
总之，自然语言理解为机器提供了更好的理解人类话语的能力，它可以更有效地处理语音识别、机器翻译、聊天机器人等任务，并提高人机交互的效率。
自然语言理解中
自然语言理解中什么是自然语言理解？自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。
自然语言是人类用来进行交流和表达思想的方式，它具有丰富的表达能力和复杂的结构。
自然语言理解的目标是帮助计算机理解和解释人类的语言，从而能够准确地理解用户的意图和情感，实现更加智能的对话和交互。
自然语言理解的基本流程自然语言理解的实现过程可以分为以下几个基本步骤：1.分词与词性标注：将自然语言文本切分成一个个的词语，并为每个词语标注其词性，以便后续的处理和分析。
2.句法分析：通过分析语言中的语法结构，确定句子中各个成分之间的关系。
句法分析包括词法分析、句法分析和语义分析，是自然语言理解的关键环节。
3.语义角色标注：对句子中的词语进行语义分析，确定其在句子中的语义角色，如主语、宾语、谓语等。
语义角色标注有助于理解句子的意图和结构。
4.意图识别：根据用户的表达，推断其真实意图。
意图识别是自然语言处理的一个核心任务，通过分析用户的语言表达，判断用户的需求和意图，从而给出合适的回答或操作。
5.情感分析：分析自然语言中蕴含的情感和态度，判断其情感极性。
情感分析可以用于情感倾向的预测、产品评论的分析等应用。
自然语言理解的应用自然语言理解在许多领域都有着广泛的应用，其中一些主要的应用领域包括：1. 机器翻译机器翻译是指将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言的技术。
自然语言理解在机器翻译中起着核心作用，通过深入理解源语言的语义和结构，然后将其转换为目标语言。
2. 问答系统问答系统是指通过对用户的自然语言提问进行解析和处理，给出与问题相关的回答。
自然语言理解在问答系统中起着关键的作用，通过理解用户问题的语义和意图，准确地回答用户的问题。
3. 智能助理智能助理是一类能够理解和执行自然语言指令的人工智能应用。
自然语言理解使得智能助理能够理解用户的指令并执行相应的操作，从而提供智能化的服务。
第7章 自然语言理解
• 自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
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自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
句法分析
例 1 G＝(Vt，Vn，S, P)
Vt =（the,man,killed,a,deer,likes)
Vn =（S,NP,VP,N,ART,V,Prep,PP)
S=S P：(1) S→NP+VP (2) NP→N (4) VP→V (5) VP→V+NP (7)N→man|deer
J. Weizenbaum：心理医疗ELIZA
4.
72年W. Woods：语音接口 基于知识的自然语言理解发展时期 LUNAR T. Winograd ：英语对话SHEDLU
5. 基于大规模语料库的自然语言理解发展时期
• 自然语言理解的概念与发展历史
语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 语音分析
• 词法分析
句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
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句法分析
乔姆斯基语法体系
转移网络 扩充转移网络 句法分析树 自动句法分析算法
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句法分析
句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析，以确定构成句子 的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等，并将 这些关系用层次结构加以表达。
自然语言理解精品PPT课件
自然语言理解的一般问题(6)
• 语言学的研究－理解的层次 – 语音分析：找出最小可独立的声音单元----音素 – 词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语 言学信息 例：我们研究所有东西;把手放在桌上 我们--研究所--有--东西 （交叉歧义） 我们--研究--所有--东西 把--手--放在--桌上 （组合歧义） 把手--放在--桌上
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自然语言理解的一般问题(9)
• 研究目标
– 建立一个足够精确的语言数学模型使计算机通过编程来 完成自然语言的相关任务。如：听、读、写、说，释义 ，翻译，回答问题等。通过语言索取信息，由此能力则 说明该系统对语言已理解了 。
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自然语言理解的一般问题(10)
自然语言的层次划分及对应技术
理论 模板匹配、基于规则
9
自然语言理解的一般问题(8)
• 语言学的研究－理解的层次
– 语义分析：通过分析找出词义，结构意义及其结合意义，从而确定 语言所表达的真正（实际）含义或概念。在语言自动理解中，语义 越来越成为一个重要的研究内容。（尤其是对话系统）
你打我 我打你
– 语用分析：研究语言所在的外界环境对语言使用所产生的影响。描 述语言的环境知识、语言与语言使用者在某个给定语言环境中的关 系。为确定真正含义，对表达的结构重新加以解释。（故宫、一块 ）
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自然语言理解的一般问题(13)
• 自然语言理解的研究大体上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
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自然语言理解的一般问题(5)
• 语言学的研究
简述自然语言理解的定义和层次
自然语言理解(NLU)是指计算机系统对人类语言进行理解和解释的过程。
它涉及到从语言中提取出意义、逻辑和情感等信息，使得计算机能够像人类一样理解并与之进行交互。
在深入探讨自然语言理解的层次之前，让我们先简要地了解一下自然语言理解的定义。
自然语言理解是指计算机能够解析和理解人类自然语言的能力，包括对语义、语法、逻辑和语用的理解。
它旨在使计算机能够准确地理解并处理人类语言的各种含义和目的，从而能够进行智能的对话和决策。
自然语言理解的层次可以分为几个层次，从简单到复杂逐步深入。
首先是基本的语义理解，计算机需要能够识别出句子中的实体、动作和关系等基本信息。
其次是逻辑推理，计算机需要能够根据语句之间的逻辑关系进行推理和推断。
再次是情感理解，计算机需要能够识别出句子中表达的情感色彩和态度，如正面情感、负面情感或中性情感等。
最后是语境理解，计算机需要能够根据上下文和语境来理解句子的真实含义和目的。
在实际的应用中，自然语言理解的层次可以根据具体的任务和需求进行不同的扩展和深化。
例如在智能客服系统中，自然语言理解需要能够理解用户的问题并给出准确的回答；在智能文本分析系统中，自然语言理解需要能够理解文本中的信息并进行分类和关联分析等。
个人观点来说，自然语言理解是人工智能领域非常核心和关键的一个领域。
随着人工智能技术的不断发展和普及，自然语言理解的能力将极大地改变人机交互的方式，并在各种应用领域发挥着重要作用。
自然语言理解是计算机理解和处理人类语言的重要能力，它涉及到基本的语义理解、逻辑推理、情感理解和语境理解等多个层次，并在实际应用中发挥着重要的作用。
希望通过本文的介绍，你能对自然语言理解有一个更深入和全面的了解。
自然语言理解(NLU)是指计算机系统对人类语言进行理解和解释的过程。
它涉及到从语言中提取出意义、逻辑和情感等信息，使得计算机能够像人类一样理解并与之进行交互。
在深入探讨自然语言理解的层次之前，让我们先简要地了解一下自然语言理解的定义。
自然语言理解综述
自然语言理解综述
自然语言理解（Natural Language Understanding）是人工智能
领域中，研究如何使计算机能够理解和处理自然语言的一项重要任务。
它涉及以人类语言为输入，并将其转换为机器可理解的形式，以便进
行进一步的处理和分析。
自然语言理解的目标是使计算机能够理解和解释人类语言的含义，包括语法、词义、语义和上下文等方面。
这种理解能力使计算机能够
根据用户的指令或问题，准确理解其意图并做出相关响应。
自然语言理解涉及各种技术和方法，包括文本分析、句法分析、
语义分析、语义角色标注、语义关系抽取等。
这些技术通过模型训练
和算法优化，使计算机能够根据上下文和语义规则对文本进行解析和
理解。
自然语言理解在许多应用领域中起着重要的作用，例如智能助理、机器翻译、智能客服、信息检索等。
通过自然语言理解，计算机能够
处理人类语言，并从中获取信息，为用户提供更好的服务和支持。
尽管自然语言理解在过去几十年中取得了显著的进展，但其挑战
仍然存在。
由于自然语言的复杂性和多义性，理解自然语言仍然是一
个非常困难的问题。
因此，研究人员一直在努力改进自然语言理解的
精度和效率，并开展更深入的研究，以应对更复杂的语言环境。
总而言之，自然语言理解是一项富有挑战性又具有广泛应用前景
的研究领域。
随着人工智能的发展，我们可以期待自然语言理解在各
个领域中发挥越来越重要的作用。
自然语言理解
自然语言理解
• 现在计算机的智能还远远没有达到能够像人一样理解自然语言的水平，而且在 可预见的将来也达不到这样的水平。因此，关于计算机对自然语言的理解一般 是从实用的角度进行评判的。如果计算机实现了人机对话，或机器翻译，或自 动文摘等语言信息处理功能，则认为计算机具备了自然语言理解的能力。
自然语言理解
• 心理学家安德森将人类对自然语言的理解分为3它将人看到或听到的信息保留在记忆中；分 析是把记忆中的信息转化为有意义的某种形式；使用则是听话者或阅读者对这 种心理形式的应用。
自然语言理解
• 自然语言理解就是计算机对自然语言的理解。从计算机科学特 别是人工智能的观点看，自然语言理解的任务是建立一种计算 机模型，这种计算机模型能够给出像人那样理解、分析并回答 自然语言（即人们日常使用的各种通俗语言）的结果。
自然语言理解
• 书面理解的基本方法是：在计算机里贮 存一定的词汇、句法规则、语义规则、 推理规则和主题知识。语句输入后，计 算机自左至右逐词扫描，根据词典辨认 每个单词的词义和用法；根据句法规则 确定短语和句子的组合;根据语义规则和 推理规则获取输入句的含义;查询知识库， 根据主题知识和语句生成规则组织应答 输出。
2、句子分析
• 将语音转为文字或直接输入文字之后，要对句 子进行分析。 • （1）基于语法的句子分析 • “曹雪芹的代表作是三国演义吗？”计算机对 其进行自动切分，得出——“曹雪芹 的 代表作 是 三国演义 吗？”与此同时，计算机对其还 进行了自动标注。然后，计算机自左至右逐词 辨认。第一个词“曹雪芹”，查电子词典里有 没有这个词。如果没有，计算机会给出一个表 示不能分析的信号（比如打出一个“？”）； 如果有，就把这个词的注解记录下来：专有名 词、人名、清代人等等，再进行下一个分析。
• 进行到第三个词，得到“名词＋的＋名词”， 查句法规则库，如果没有这样的结构，就不能 分析；如果有，根据句法规则，得到“名词＋ 的＋名词＝Np”，语义规则随即加以解释。如 果解释不通，如错打成“曹雪芹的施耐庵”， 计算机又给出不能分析的信号。解释通了，继 续往下查，NP＋V。。。NP十V＋N，最后 得出NP十VP十0（名词短语+动词短语十疑 问词）。
• 根据句法规则，疑问词“吗”要求计算机对前面 的NP＋VP作出肯定或否定的回答。理解了这个 问句的语义与要求之后，计算机就转向知识库或 数据库查询。根据语义，NP＋VP的命题是： “曹舍芹的代表作”和“《三国演义》”是同一本 书，计算机要对这个命题的真假作出判断。如果 计算机在知识库或数据库查不到这方面的知识， 就只能回答“不知道”；如果查到了，得到了这 个命题为假的结果，于是计算机就在显示终端回 答： • “不是。曹雪芹的代表作是红楼梦。
自然语言理解综述
自然语言理解综述摘要：一、自然语言理解的定义与重要性二、自然语言理解的发展历程三、自然语言理解的应用领域四、自然语言理解的挑战与未来发展正文：一、自然语言理解的定义与重要性自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类自然语言。
自然语言理解是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的关键技术之一，对于实现人机交互、智能客服、情感分析、知识图谱等应用具有重要意义。
二、自然语言理解的发展历程自然语言理解的发展历程可以分为以下几个阶段：1.规则制定时期（1950s-1970s）：这一阶段主要通过人工制定规则，让计算机识别和处理有限的语言表达。
2.统计学习时期（1980s-2000s）：随着计算机性能的提升和大数据时代的到来，统计学习方法逐渐成为主流，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
3.深度学习时期（2000s-至今）：随着深度学习技术的发展，特别是神经网络模型的应用，自然语言理解取得了重大突破，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和Transformer 等模型。
三、自然语言理解的应用领域自然语言理解技术在多个领域发挥着重要作用，如：1.智能语音助手：如苹果的Siri、谷歌的Google Assistant 和亚马逊的Alexa 等，它们可以理解用户的语音指令，提供相应的服务。
2.情感分析：通过分析用户评论、社交媒体内容等，企业可以了解用户对产品或服务的满意度，以便及时改进。
3.智能客服：自然语言理解技术可以帮助计算机理解用户的问题，提供精准的答案，提高客服效率。
自然语言理解PPT课件
依存关系
词语之间的依赖关系，包括主谓关系、 动宾关系等。
语义分析
语义分析
理解句子所表达的实际意义，涉 及词义消歧、句义理解等方面。
词义消歧
确定多义词在具体语境中的意义。
句义理解
理解整个句子的意义，涉及句子的 主旨、意图等。
语境理解
语境理解
结合上下文信息，理解当前词语 或句子的意义。
上下文信息
当前词语或句子之前的文本信息， 用于推断当前词语或句子的意义。
自然语言理解的重要性
提高人机交互的效率和体验
自然语言理解技术使得人机交互更加自然、便捷，提高了用户体 验。
推动人工智能技术的进步
自然语言理解技术的发展对于人工智能技术的进步具有重要意义， 是人工智能技术发展的重要方向之一。
促进跨语言交流
自然语言理解技术可以帮助不同语言和文化背景的人们进行交流， 促进跨文化交流和理解。
语境效应
上下文信息对当前词语或句子意 义的改变效果。
04 自然语言理解的技术挑战 与解决方案
数据稀疏性问题
总结词
数据稀疏性是指训练数据不足或数据分布不均匀，导致模型难以学习到有用的特征和模式 。
详细描述
在自然语言处理任务中，数据稀疏性是一个常见问题。由于语言本身的复杂性和多样性， 很难收集到足够丰富和多样的训练数据。此外，不同领域和场景的数据分布也可能存在很 大差异，导致模型在某些情况下表现不佳。
语境理解问题
总结词
语境理解问题是指模型需要理解句子或段落之间的逻辑关系和语义联系，以推断出正确的意义。
详细描述
在自然语言处理中，语境理解是非常重要的。一个词或句子的含义往往需要结合上下文才能确定。例如，“他是一名 医生”这句话在不同的语境下可能有不同的含义，可能是指他是医生这个职业，也可能是指他正在扮演医生的角色。
自然语言理解的应用及其原理
自然语言理解的应用及其原理引言自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是人工智能领域的一个重要研究方向。
随着人们对智能化技术的需求不断增加，自然语言理解技术的应用也越来越广泛。
本文将介绍自然语言理解的应用领域，并解析其原理和关键技术。
自然语言理解的应用自然语言理解涉及众多领域，以下列举了几个常见的应用：1.机器翻译：自然语言理解技术可以将一种语言翻译成另一种语言，帮助人们实现多语言之间的交流。
2.语音识别：通过自然语言理解技术，计算机可以将语音信号转化为文本信息，实现语音交互和语音助手等功能。
3.信息检索：通过自然语言理解技术，计算机可以理解用户的查询意图，从大量信息中筛选出符合用户需求的相关内容。
4.智能客服：自然语言理解技术可以用于智能客服机器人，使其能够理解用户提出的问题，并给出相应的答案或解决方案。
5.情感分析：利用自然语言理解技术，可以对文本进行情感分析，判断文本的情感倾向，例如判断评论的情感是积极还是消极。
自然语言理解的原理自然语言理解的原理是通过将自然语言转化为计算机可以理解和处理的形式，从而实现对语言的理解。
以下是自然语言理解的关键原理。
1.词法分析：词法分析是将自然语言文本分割成单个词汇（token）的过程。
通过分析每个词的词性、语法结构和词义等信息，可以对文本进行初步的理解。
2.句法分析：句法分析是对自然语言句子的结构和语法关系进行分析。
通过对句子的语法树进行解析，可以确定每个单词在句子中的作用和关系，进一步加深对文本的理解。
3.语义分析：语义分析是对自然语言句子的意义进行分析。
通过理解句子的语义关系和上下文信息，可以准确理解句子的真实含义。
4.语义角色标注：语义角色标注是对句子中的每个成分进行标注，指出其在句子中的语义角色，如主语、谓语、宾语等。
这可以帮助进一步理解句子中各个成分的含义和关系。
5.实体识别：实体识别是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
自然语言理解和自然语言处理
自然语言理解和自然语言处理自然语言理解和自然语言处理是人工智能领域中重要的子领域，在理解人类自然语言的基础上，可以实现对语言文本的自动分析、识别、转换、生成等操作，其应用涵盖了智能客服、智能翻译、智能音箱等多个领域。
自然语言理解（NLU）是指自动理解人类自然语言的过程，其目的是将输入的自然语言文本转化为可以被机器处理的结构化表示，例如基于词法、语法和语义等信息的形式化描述。
NLU中最困难的部分是语义理解，要求机器能够理解语言中的含义，根据实际情景进行推理和推断。
自然语言处理（NLP）是指对人类自然语言文本进行自动加工和处理的技术。
NLP 包括了多个子任务，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译、语言生成等。
NLP 的目的是通过自动化方式处理语言文本，使其更加简单易懂，更容易使用。
在中文领域，NLU 和 NLP 尤为困难。
中文的语法和词法规则复杂，语义歧义和语言表述多样化，这给机器处理和理解带来了巨大的挑战。
加之中文有着丰富的旁通义和文化背景，使得对中文的理解还需要涉及历史、社会文化等方面的知识。
在实际应用中，NLU 和 NLP 能够为人们带来很大的便利。
例如，智能客服可以回答用户的问题并提供解决方案；智能翻译可以在不同语言之间进行实时翻译；智能音箱可以通过语音控制实现家电的智能化控制。
除此之外，NLU 和 NLP 在医疗、金融、教育等多个领域也有广泛的应用。
与此同时，NLU 和 NLP 技术还存在不少挑战和问题。
例如，语义理解难度大，需要引入更多的背景知识和常识；语言的多样性和丰富性需要更高效的算法和技术进行处理；数据标注和数据获取的问题也需要加强。
随着科技的发展和算法的升级，NLU 和 NLP 技术正在不断进步。
未来，随着更多应用场景的涌现和对中文语言处理的重视，NLU 和 NLP 技术将会有更加广泛的应用，为人们带来更便捷、智能、人性化的语言交互体验。
自然语言理解
1 引言自然语言理解这个概括的术语，适用于多样的电脑应用，从小型、相对简单之事，例如发给机器人的简短命令，到高度复杂的任务，例如完全读懂报纸新闻或理解一段诗。
许多真实世界的运用介于两个极端之间，例如文本分类用于自动分析电邮，并且将其转发至公司适合的部门，并不需要深切理解文本[1]，但是比起结构固定的数据库之查询，要处理的词汇以及句法更广更多样。
自然语言理解系统设定的目标深度与广度，决定其复杂度（连带隐含的挑战）与处理的应用类型。
系统的广度以其词汇及文法的多寡来衡量；系统的深度以其相对于母语人士的理解程度来衡量。
“近似英语”指令的翻译程式属于最窄浅的一种，但处理的应用也少。
狭窄但深入的系统探究并模拟理解的机制[2]，但应用范围仍然有限。
超越简单关键字对比的文件内容理解系统，例如判断新闻稿是否适合某读者，属于比较宽广的系统，也算复杂[3]，但是仍然有些浅薄。
既广且深的系统，现今的尖端技术仍无法达成。
2 概念及主要内容自然语言处理(N LP , Natural Language Processing)是使用自然语言同计算机进行通讯的技术, 因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU ,Natural Language Understanding), 也称为计算语言学(Computational Ling uistics)。
一方面它是语言信息处理的一个分支, 另一方面它是人工智能(AI , Artificial Intelligence)的核心课题之一。
Natural Language Understanding 俗称人机对话。
人工智能的分支学科。
研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。
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自然语言理解
10.2 复合句理解
简单句的理解不涉及句与句之间的关系，它的理 解过程首先是赋单词以意义，然后再给整个语句赋予 一种结构。而一组语句的理解，无论它是一个文章选 段，还是对话节录，句子之间都有相互关系。所以， 复合句的理解，就不仅要分析各个简单句，而且要找 出句子之间的关系。这些关系的发现，对于理解起着 十分重要的作用。
自然语言理解
图10―2 语法分析树
自然语言理解
10.1.3 语义分析
语义分析就是要识别一个语句所表达的意思。语 义分析的方法很多，如运用格文法、语义文法等。这 里仅介绍其中的语义文法方法。 语义文法是进行语义分析的一种简单方法。所谓
语义文法，就是在传统的短语结构文法的基础上，将
名词短语、动词短语等不含语义信息的纯语法类别， 用所讨论领域的专门类别来代替。例如，下面就是一
有了文法规则，对于一个给定的句子，就可以进
行语法分析，即根据文法规则来判断其是否合乎语法。 可以看出，上面的文法规则实际是非终结符的分解、 变换规则。分解、变换从起始符开始，到终结符结束。 所以，全体文法规则就构成一棵如图 10-1 所示的与或 树，我们称其为文法树。
自然语言理解
图10―1 文法树
自然语言理解
句子之间关系包括以下几种： (1)相同的事物，例如： “小华有个计算器，小刘想用它。” 单词“它”和“计算器”指的是同一物体。 (2)事物的一部分，例如： “小林穿上她刚买的大衣，发现掉了一个扣子。” “扣子”指的是“刚买的大衣”的一部分。
(3)行动的一部分，例如：
“王宏去北京出差，他乘早班飞机动身。”
自然语言理解
乘飞机应看成是出差的一部分。
(4)与行动有关的事物，例如： “李明准备骑车去上学，但他骑上车子时，发现车胎没 气了。” 李明的自行车应理解为是与他骑车去上学这一行动有关 的事物。 (5)因果关系，例如： “今天下雨，所以不能上早操。”
banana，computer］). verb( ［ H|- ］ ):member(H ，［ eats ， study ， programming ， operats］). append(［］，L，L). append(［H|T］，L，［H|L2］):append(T，L，L2). member(X，［X|-］). member(X，［-|T］):member(X，T).
自然语言理解
自然语言理解
10.1 简单句理解 10.2 复合句理解 10.3 转换文法和转换网络
自然语言理解
10.1 简单句理解
10.1.1 理解的实现过程 要理解一个语句，需建立起一个和该简单句相对 应的机内表达。而要建立机内表达，需要做以下两方 面的工作： (1)理解语句中的每一个词。
(2) 以这些词为基础组成一个可以表达整个语句意
个语义文法的例子：
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S→PRESENT the ATTRIBUTE of SHIP
PRESENT→what is|can you tell me ATTRIBUTE→length|class SHIP→the SHIPNAME|CLASSNAME class ship SHIPNAME→Huanghe|Changjiang
(3)语用分析。为确定真正含义，对表达的结构重新
加以解释。
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10.1.2 语法分析
要进行语法分析，必须首先给出该语言的文法规 则，以便为语法分析提供一个准则和依据。对于自然 语言人们已提出了许多种文法，例如，乔姆斯基 （ Chomsky ）提出的上下文无关文法就是一种常用的 文法。 一个语言的文法一般用一组文法规则（称为产生 式或重写规则）以及非终结符与终结符来定义和描述。
义的结构。
Hale Waihona Puke 自然语言理解由于这个解释过程涉及到许多事情，因而常常将这
项工作分成以下三个部分来进行： (1)语法分析。将单词之间的线性次序变换成一个显 示单词如何与其他单词相关联的结构。语法分析确定语 句是否合乎语法，因为一个不合语法的语句就更难理解。 (2)语义分析。各种意义被赋予由语法分析程序所建 立的结构，即在语法结构和任务领域内对象之间进行映 射变换。
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这个文法有6条文法规则，它们是用BNF范式表示
的。其中带尖括号的项为非终结符，第一个非终结符 称为起始符，不带尖括号的项为终结符，符号“∷=”
的意思是“定义为”，符号“ |” 是“或者”的意思，
而不带“ |”的项之间是“与”关系。符号“∷ =” 也可 以用箭头“→”表示。
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例10.1 下面是一个基于上述文法的语法分析程序。它采
用自顶向下搜索。 sentence(X):append(Y ， Z ， X) ， noun-phrase(Y) ， verbphrase(Z). noun-phrase(X):append(Y ， Z ， X) ， determiner(Y) ，
CLASSNAME→carrier|submarine
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这是一个舰船管理数据库系统自然语言接口的语
义文法片段。 可以看出，语义文法的重写规则与上下文无关文 法的形式是类似的。但这里没有出现像名词短语和动 词短语等语法类别，而是用了PRESENT、 ATTRIBUTE、SHIP等专门领域中的类别。
noun(Z).
verb-phrase(X):append(Y ， Z ， X) ， verb(Y) ， nounphrase(Z). verb-phrase(X):verb(X). determiner(［the］).
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noun( ［ H|- ］ ):member(H ， ［ man ， student ， apple ，
例如，下面就是一个英语子集的上下文无关文法：
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<sentence>∷=<noun-phrase><verb-phrase> <noun-phrase>∷=<determiner><noun> <verb-phrase>∷=<verb><noun-phrase>|<verb> <determiner>∷=the|a|an <noun>∷=man|student|apple|computer <verb>∷=eats|operats