Razreševanje koreferenc je naloga obdelave naravnega jezika, ki ugotovi, kateri izrazi v besedilu se nanašajo na isto osebo, stvar ali zadevo. V stavku „Klicala je gospa Weber. Prosi za povratni klic“ mora sistem razumeti, da se „prosi“ nanaša na gospo Weber. To je pomembno za povzetke, izluščanje informacij in klepetalne robote, ki morajo slediti sklicevanjem prek več stavkov ali pogovornih potez.
Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.
Začni predstavitevObdelava naravnega jezika je veja UI, ki računalnikom omogoča analizo, razumevanje in generiranje človeškega jezika v besedilu ali govoru. Zajema naloge, kot so prevajanje, razvrščanje, povzemanje, analiza sentimenta in odgovarjanje na vprašanja. Nekoč so prevladovala pravila in statistične metode; danes področje oblikujejo veliki jezikovni modeli.
Prepoznavanje poimenovanih entitet (NER) je tehnika obdelave naravnega jezika, ki v besedilu najde imena oseb, podjetij in krajev ter datume ali zneske in vsakega uvrsti v kategorijo. Prosto besedilo pretvori v strukturirane podatke. Primer: podjetje pošiljatelja, kontaktna oseba, datum dobave in znesek računa se samodejno izluščijo iz e-poštnega sporočila in prenesejo v sistem CRM.
Odvisnostna razčlenitev (dependency parsing) je tehnika obdelave naravnega jezika, ki slovnično zgradbo stavka predstavi kot odvisnosti med besedami. Vsaka beseda je povezana z nadrejeno besedo, na primer osebek in predmet s povedkom: v stavku „Stranka naroči dve svetilki“ sta „stranka“ in „svetilki“ odvisni od „naroči“. To pomaga pri izluščanju informacij, na primer pri ugotavljanju, kdo je kaj storil.
Razumevanje naravnega jezika je del obdelave jezika, ki zajame pomen izjave: kakšen namen stoji za njo, katere osebe, kraji ali datumi so omenjeni in kakšen je ton. Skupaj z generiranjem naravnega jezika (NLG) NLU tvori eno od dveh strani NLP. Primer je sistem za podporo strankam, ki „Moj paket še vedno ni prispel“ prepozna kot povpraševanje o dostavi.
