人工智能自然语言理解应用，人工智能自然语言理解聊天程序想做一个有学习能力的聊天程序应

来源：整理时间：2023-05-18 16:01:04 编辑：传声筒科技手机版

1，人工智能自然语言理解聊天程序想做一个有学习能力的聊天程序应

就目前而言，人工智能基本上是基于大数据。前段时间微软推出的“小冰”就是这样的产物。毫无疑问，数据库必须学习，算法更是重中之重。目前的人工智能确实不成熟，相关资料也很少，学习起来比较困难，而且单独搞也很难做好。如果只是想写下游戏AI，那就学习游戏编程。

没看懂什么意思？

人工智能自然语言理解聊天程序想做一个有学习能力的聊天程序应

2，车机系统的自然语言理解是什么意思实际用起来有什么不同

说白了就是能理解“话里”的意思。比如说在车上抽烟需要打开天窗，没有NLU的话车机只识别“请打开天窗”这一句指令，需要很强的指向性。我觉得亿咖通科技研发的GKUI19系统就不会这么铁憨憨，你可以直接说“我要抽烟”，车机会自动执行打开你临近车窗、打开车内空气循环系统等一系列动作，更智能也更方便。

用自然语言与计算机进行交流,获取合适的信息,得到满意的服务,是人们长期以来所追求的.自然语言理解是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法.nlu是自然语言理解(natur...

更多应用案例，如你想调高空调温度，只需要说“我冷了”；想听歌但又不知道听什么，可以直接说“来首欢快的”，当用户说出“你好吉利，帮我搜一下明天到北京的飞机票”。此时，基于车辆GPS对车主所处位置的定位，系统默认车主位置并搜索到北京的飞机票，而此时车主说“高铁呢”，同样是基于对上下文语义的理解，系统自动搜索从车主所在地到北京的高铁票。亿咖通科技的NLU都能识别，给你所需要的。

C-a. 错误，c 语言是从 b 语言发展而来的，是一种从低级语言到高级语言的转换语言，而更底层的 ~ java 和 c # 是高级语言的 b，明显的错误，c 语言是编译语言的，需要编译执行 d，这就更错了，现在微软正在研究 f # ，c 怎么可能是最新的。再说一次，java 和 c # 都比这个晚，而且 c 的主要优点是它紧凑，可移植，并且能够在底部使用指针操作，这不是跨平台的 java 它不像 c # 那么流行... 最后，c，在贝尔实验室早期开发，用于数值计算和解决数学模型，所以它更接近于自然语言和数学语言..。

车机系统的自然语言理解是什么意思实际用起来有什么不同

3，大家对于自然语言的理解有什么好的新的见解吗

走向实用的自然语言理解技术　　用自然语言与计算机进行交流，获取合适的信息，得到满意的服务，是人们长期以来所追求的。自然语言理解是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLU是自然语言理解(Natural Language Understanding)的缩写。　　随着计算机技术和人工智能总体技术的发展，自然语言理解不断取得进展。机器翻译是自然语言理解最早的研究领域。由于早期研究中理论和技术的局限，所开发的机译系统的技术水平较低，不能满足实际应用的要求。到了1970年代初期，对语言理解对话系统的研究取得进展。进入1980年代之后，自然语言理解的应用研究广泛开展，机器学习研究又十分活跃，并出现了许多具有较高水平的实用化系统。这些系统是自然语言理解研究的重要成果，表明自然语言理解在理论上和应用上取得了突破性进展。　　在中国，语音和语言处理技术的研发略晚于国外。清华大学智能技术与系统国家重点实验室属下的语音技术中心1979年创立（原名语音实验室），至今已有25年的历史。在以清华大学语音技术中心为代表的顶尖的学术机构的带动下，中国的语音和语言处理技术得到很大发展。　　相对于规范语言，对自然语言的理解具有更大的难度。这是因为自然语言包含大量的口语语言现象，诸如：省略、指代、更正、重复、强调、倒序等等。涉及到语音的口语对话系统将还包括噪音、含混不清、口头语、吃音、音变等等口语语音现象。　　而相对于基于关键词的技术，自然语言理解技术的优势是：（1）直接：在信息查询时，用户可以不必进行多级菜单的选取而直奔主题。（2）灵活：用户查询不必严格按照某些关键词进行询问，只要用户的叙述在语义上与要查询的一致。　　一个技术优越而适用性好的自然语言理解系统，应该具备支持上下文相关分析（包括省略分析）、话题自由变换、人机混合主导以及口语对话等技术特点。　　上下文相关分析是指系统在理解当前语句时可以联想用户以前所说的话，进行综合分析，因此即使有时用户所说的话有一定的省略，系统照样可以理解。　　话题自由变换是指系统允许用户在多个话题之间不断转换，系统照样可以记住以前的谈话内容，比如用户在问航班起飞时间时，突然问目的地与本地的时差，然后再确认要先前询问的航班，系统都能满意回答。而目前的一些系统，对话往往只能局限于某一个话题，一旦用户变换话题，系统将无所适从。　　人机混合主导则是完全的自然对话，用户可以转换话题后在回到原来的话题（像人一样）；用户可以答非机问（多回答或少回答）；……而系统都可以根据实际情况提取语义信息，如果用户询问的信息足够，那么系统直接回答问题；而如果用户询问的信息不全或者用户迟疑太久，那么系统则主动询问来获取足够的信息。而不具备人机混合主导性能的系统只能等用户发问，如果用户根本不知道问什么，那么系统将一直待机等待。　　口语对话是自然语言理解技术实现的难点，但是也是应用系统适用性的关键点。口语中，人们的语言很随意，可以省略、更正、倒叙等等，这些口语现象是传统的单单基于词法分析的理解系统所难以解决的，而引入基于关键语义的技术却可以很好地解决。　　从目前的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现。

大家对于自然语言的理解有什么好的新的见解吗