中文語意識別(NLU-Natural-language understanding)

自然語言理解是研究如何讓電腦讀懂人類語言的一門技術,是自然語言處理技術中最困難的一項。

SOURCE: 維基百科,自由的百科全書

在人工智慧的領域中,語意識別一直是大家最為重視的一門技術,而中文的語法的特性,讓中文語意的識別,更是困難。如果是將語意的範圍做一限制會不會更容易呢?
在”Rule-based vs. NLU:聊天機器人如何聽懂人類的自然語言?” 文章的中提到”How to Teach the Machine?”有4個步驟,來讓電腦懂得語意:

Step 1. 界定知識範圍

Step 2. 拆解意圖

Step 3. 資料生成(撰寫例句)

Step 4. 標記實體(Entity)

從step 1的界定知識範圍來看,若是以一個企業、公司,可能有很多的產品或服務,如果要讓人工智慧幫得上忙,可以針對其某一產品或服務來開始,或許這是一個開始。

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