Foundations of Natural Language Understanding (NLU)

• 程式設計基礎知識 （Python）
• 對 AI 和語言技術感興趣

觀眾

• AI 初學者
• 數據科學學生
• 技術愛好者

Natural Language Understanding (NLU) 是 Natural Language Processing (NLP) 的一個關鍵子領域，專注於教授機器理解和解釋人類語言。本課程向參與者介紹 NLU 的基本原理、關鍵演算法和實際應用，包括 NLP 和 NLU 之間的區別。

這種由講師指導的現場培訓（線上或現場）面向希望學習 NLU 基礎知識以及它如何融入更大的 NLP 領域的初級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解 Natural Language Understanding (NLU) 的基本概念。
• 區分 NLU 和 NLP。
• 探索語言解釋和上下文理解的基本技術。
• 將 NLU 技術應用於簡單的文字處理任務。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Natural Language Processing (NLP) 簡介

• NLP 及其應用概述
• 關鍵元件：語法、語義和語用學
• NLU 在 NLP 中的作用

瞭解 NLU 概念

• 自然語言理解的定義和範圍
• NLU 和 NLP 之間的區別
• NLU 中使用的基本演算法

基本 NLU 技術

• 分詞和句子分割
• 命名實體識別 （NER）
• 情感分析和文本分類

NLU 中的語言建模

• 統計和神經語言模型簡介
• 探索單詞嵌入和上下文感知模型
• 語言模型在 NLU 任務中的應用

NLU 中的挑戰

• 自然語言中的歧義
• 上下文理解和消除歧義
• 處理低資源語言

NLU 的應用

• 聊天機器人和虛擬助手中的 NLU
• 從非結構化文本中提取資訊
• 各行業案例研究

NLU 的未來趨勢

• NLU 深度學習的進步
• 情境理解中的新興技術
• 人機交互的未來

總結和後續步驟