Ang Natural Language Understanding (NLU) ay kinasasangkutan ng pagbibigay kahulugan sa wika ng tao, na kadalasang naglalaman ng malabo.[kailangan ng sanggunian] Ang pag-aaral ng hindi tiyak na ito ay mahalaga para sa tumpak na komunikasyon sa pagitan ng mga tao at makina. iba't ibang mga problema-solving stratehiya ang ginagamit upang mapabuti ang kakayahan ng mga sistemang NLU na mabisang pangasiwaan ang mga malabong input.

Kawili - wiling Pagsusuri

Sa pagsasaalang - alang sa konteksto, ang mga sistema ay maaaring magtakda ng pinakamalamang na kahulugan ng isang salita o pangungusap.

Lingisikal at Syntactic Diambiguation

Ang eksistensiyal na disambiguasyon ay kinasasangkutan ng pagpili ng tamang kahulugan ng isang salita na may maraming interpretasyon batay sa gamit nito. ang syntactic disambiguation ay nakatuon sa parsing structure ng pangungusap upang liwanagin ang mga ugnayan sa pagitan ng mga salita. Ang pagsasama ng mga paraang ito ay tumutulong sa paglutas ng mga ambiguidad sa iba't ibang antas ng wika.

Mga Modelong Probabilistiko

Tinataya ng mga modelong probabilistiko, gaya ng Hidden Markov Models at neural network, ang posibilidad ng iba't ibang interpretasyon.

Sumaryo ang mga Estratehiya

  • Gamitin ang kontekstong mga himaton
  • Pahiran ng lexikal at syntactic na pagsusuri
  • Pabagu - bagong pangangatuwiran
  • Hindi kaugnay na impormasyon tungkol sa gumagamit