NLU(Natural Language Understanding):自然语言理解，就是让计算机理解并完成人_nlu: natural language understanding

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，计算机已经具备了处理各种复杂信息的能力，能够对日常生活中的语言进行有意义的智能分析，成为通用AI（Artificial Intelligence）的重要组成部分。然而，如何使计算机更好地理解人类语言这一关键难题，依旧是计算机科学和人工智能领域的一项重要研究课题。

自然语言理解，或者称之为NLU（Natural Language Understanding），是指让计算机理解并完成人类的日常语言表达。其具体功能包括：文本理解、问答、命令理解、文本生成、自动摘要、语音识别、语音合成、知识抽取、意图识别、情绪分析、实体识别、关系抽取等。此外，还有基于图像、视频、文本等多种媒体数据的应用。

为了解决这一问题，近几年来出现了一系列的技术，包括基于神经网络的深度学习模型，深度强化学习、信息检索方法等。这些模型能够对输入的自然语言文本进行分词、词性标注、句法分析、语义角色标注、命名实体识别、关系抽取等一系列预处理工作，最终输出高质量的解析结果。如今，基于深度学习技术的自然语言理解方法已取得不错的效果，尤其是在文本理解任务上表现优秀。

但是，由于自然语言存在的歧义性、模糊性、不完整性等方面导致解析精度较低。因此，在实际应用中仍需借助于其他技术手段进行进一步处理，如深度学习模型的改进、规则引擎的设计、基于用户习惯的语言模型的训练、实体链接、依存句法分析等。

因此，自然语言理解技术具有很广阔的应用前景，它的落地还需要时间和工程资源的投入。

本文将从以下几个方面介绍NLU相关技术：

⒈ 文本理解 ⒉ 问答 ⒊ 命令理解 ⒋ 文本生成 ⒌ 自动摘要 ⒍ 语音识别 ⒎ 语音合成 ⒏ 意图识别 ⒐ 知识抽