考虑人工智能能力时，许多人会想到自然语言处理 (NLP)——将语言分 什么是自然语 解为计算机和人类可以理解和有用的格式的过程。然而，计算机真正“理解”信息的阶段被称为自然语言理解 (NLU)。
重要的是要明白，NLU 和 NLP 不是一回事；NLU 是 NLP 的一个子集。NLU 是一种解释文本和任何类型的非结构化语言数据的人工智能方法。
为了最大限度地发挥人工智能的潜力，首先要了解什么是 NLU、它如何为企业带来价值以及与之相关的挑战。
自然语言理解如何发挥作用？
NLU 从自然语言输入中提取上下文和含义。本质上，它是机器理解用户输入和意图并“决定”如何做出适当响应的方式。
根据NCBI的说法，此处的意图是指用户所说的内容与聊天机器人等 AI 技术应采取的行动之间的映射 。这是如何发生的？用户输入会触发特定意图，并且可能具有指定其详细信息的参数。借助 NLU，聊天机器人将使用域实体从这些参数中提取值。
域实体提取涉及顺序标记，其中提取句子的各个部分并用域实体标记。基本上，机器会阅读和理解文本，并根据语法、上下文和情感“学习”用户的意图。
例如，考虑这个问题：波士顿的天气怎么样？用户意图是了解波士顿的天气，实体值是波士顿。正如 TowardsDataScience.com 所说，意图与执行操作有关。实体是需要执行的操作的上下文。
为什么自然语言理解很重要？
NLU 是语音识别软件（如 iOS 的 Siri）的基础，旨在实现人机理解。例如，聊天机器人通常会提供常见问题的答案。它们通过 NLU 技术的不同部分执行此类操作，例如：
- 特征提取和分类
- 实体链接
- 知识管理
NLU 还可以捕获和翻译非结构化数据。例如，许多语音激活设备允许用户自然地说话。借助 NLU，对话界面可以理解并响应人类语言。它们使用诸如分割单词和句子、识别语法和语义知识等技术来推断意图。
如果部署得当，像 NLU 这样的基于 AI 的技术可以显著提高业务绩效。63 % 的公司报告称 AI 帮助他们增加了收入。销售和营销、产品和服务开发以及供应链管理等职能是这项技术最常见的受益者。
NLU 已帮助多个不同行业的组织释放价值。例如，保险组织可以使用它来读取、理解和提取损失控制报告、保单、续保和 SLIP 中的数据。银行和金融机构可以使用 NLU 来改善客户沟通并提出诸如访问电汇、存款或账单支付等行动。生命科学和制药公司已将其用于研究目的并简化其科学信息管理。NLU 可以成为多个行业组织的巨大资产，因为它可以加深对非结构化语言数据的洞察，从而做出明智的决策。
自然语言理解的挑战
NLU 有很大的发展空间，组织应该注意其挑战领域。例如，许多 AI 技术仍未完美地解读模棱两可的人类语言。日常讲话涉及上下文单词和短语，以及不同单词和短语的多重含义。这些差异对于机器来说并不容易理解。例如，它可能会将“繁文缛节”等表达等同于物理上是红色的胶带。机器也很难解释“把猫从袋子里放出来”这样的习语。
机器也许能够读取信息，但理解信息又是另一回事。人工智能可能并不总是能够完全掌握上下文和语义。例如，“移动”可能意味着物理上移动的物体或引起情感共鸣的事物。此外，一些人工智能很难过滤无关紧要的单词来找到相关信息。当人们互相交谈时，他们可以轻松理解和掩盖错误发音、口吃或口语。尽管使用“嗯”这样的填充短语对人类来说是很自然的，但计算机却很难解读它们的含义。