Fogalomtár

Természetesnyelv-értés (NLU)

Mi a(z) Természetesnyelv-értés (NLU)?

A természetesnyelv-értés a nyelvfeldolgozásnak az a része, amely egy megnyilatkozás jelentését ragadja meg: milyen szándék áll mögötte, mely személyek, helyek vagy dátumok szerepelnek benne, és milyen a hangvétele? A természetesnyelv-generálással (NLG) együtt az NLU az NLP két oldalának egyike. Egy példa az ügyfélszolgálati rendszer, amely a „A csomagom még mindig nem érkezett meg” üzenetet szállítási megkeresésként ismeri fel.

Így segít a KI.ordo

A KI.ordo munkafolyamataiban az „MI-útválasztó” építőelem felismeri egy bemenet szándékát, és legfeljebb nyolc kategória egyikébe irányítja.

További információ

Témák

NLP
Szándékfelismerés
Nyelv

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Természetesnyelv-feldolgozás (NLP)

A természetesnyelv-feldolgozás az MI azon ága, amely lehetővé teszi, hogy a számítógépek elemezzék, megértsék és előállítsák az emberi nyelvet szövegben vagy beszédben. Olyan feladatokat fed le, mint a fordítás, az osztályozás, az összefoglalás, a hangulatelemzés és a kérdés-felelet. Egykor a szabályok és a statisztikai módszerek uralták; ma a területet a nagy nyelvi modellek alakítják.

NLP
Nyelv
+1

Természetesnyelv-generálás (NLG)

A természetesnyelv-generálás (NLG) a nyelvfeldolgozás azon területe, amely adatokból, felsorolásokból vagy más bemenetekből érthető szöveget állít elő. A korábbi NLG-rendszerek sablonokra és szabályokra épültek; ma a legtöbb nagy nyelvi modellt használ. Tipikus felhasználása az időjárási és tőzsdei jelentések, termékleírások, kulcsszámok összefoglalói és csevegőrobot-válaszok. Fontos, hogy a bemenetek számai és tényei helyesen és változatlanul kerüljenek át.

nyelvfeldolgozás
szöveggenerálás
+1

Sablon

Szemantikai elemzés

A szemantikai elemzés a nyelv jelentését vizsgálja – nem csak azt, hogy mely szavak szerepelnek, hanem azt is, mit értünk alattuk. Ide tartozik a többértelmű szavak helyes értelmezése a kontextusban (például a „bank” mint pénzintézet vagy folyópart), a fogalmak közötti kapcsolatok felismerése és az állítások tartalom szerinti besorolása. Ez az alapja olyan alkalmazásoknak, mint az ügyfélvisszajelzések elemzése, a kérdés-felelet, vagy az olyan keresőrendszerek, amelyeknek a különbözőképpen megfogalmazott, de azonos jelentésű kérdéseket is érteniük kell.

NLP
jelentés
+1