Foundations of Natural Language Understanding (NLU)

• 程式设计基础知识 （Python）
• 对 AI 和语言技术感兴趣

观众

• AI 初学者
• 数据科学学生
• 技术爱好者

Natural Language Understanding (NLU) 是 Natural Language Processing (NLP) 的一个关键子领域，专注于教授机器理解和解释人类语言。本课程向参与者介绍 NLU 的基本原理、关键演算法和实际应用，包括 NLP 和 NLU 之间的区别。

这种由讲师指导的现场培训（线上或现场）面向希望学习 NLU 基础知识以及它如何融入更大的 NLP 领域的初级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 理解 Natural Language Understanding (NLU) 的基本概念。
• 区分 NLU 和 NLP。
• 探索语言解释和上下文理解的基本技术。
• 将 NLU 技术应用于简单的文字处理任务。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Natural Language Processing (NLP) 简介

• NLP 及其应用概述
• 关键元件：语法、语义和语用学
• NLU 在 NLP 中的作用

了解 NLU 概念

• 自然语言理解的定义和范围
• NLU 和 NLP 之间的区别
• NLU 中使用的基本演算法

基本 NLU 技术

• 分词和句子分割
• 命名实体识别 （NER）
• 情感分析和文本分类

NLU 中的语言建模

• 统计和神经语言模型简介
• 探索单词嵌入和上下文感知模型
• 语言模型在 NLU 任务中的应用

NLU 中的挑战

• 自然语言中的歧义
• 上下文理解和消除歧义
• 处理低资源语言

NLU 的应用

• 聊天机器人和虚拟助手中的 NLU
• 从非结构化文本中提取资讯
• 各行业案例研究

NLU 的未来趋势

• NLU 深度学习的进步
• 情境理解中的新兴技术
• 人机交互的未来

总结和后续步骤