Das Verständnis natürlicher Sprache (NLU), eine Form der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ermöglicht es Benutzern, Texte besser durch maschinelle Lernalgorithmen und statistische Methoden zu verstehen. Diese Algorithmen nehmen Sprache als Eingabe und liefern eine Vielzahl von Ausgaben basierend auf der erforderlichen Aufgabe, einschließlich Wortartenerkennung, automatischer Zusammenfassung, Erkennung benannter Entitäten, Stimmungsanalyse, Emotionserkennung, Parsing, Tokenisierung, Lemmatisierung, Spracherkennung und mehr.
Einige Anwendungsbeispiele umfassen Chatbots, Übersetzungsanwendungen und Social-Media-Überwachungstools, die Facebook und Twitter nach Erwähnungen durchsuchen. NLU-Algorithmen sind ein Beispiel für einen Deep-Learning-Algorithmus und können ein vorgefertigtes Angebot in einer KI-Plattform sein.
Um in die Kategorie des Verständnisses natürlicher Sprache aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Einen Deep-Learning-Algorithmus speziell für die Interaktion mit menschlicher Sprache bereitstellen
Sich mit Sprachdatenpools verbinden, um eine spezifische Lösung oder Funktion zu erlernen
Die Sprache als Eingabe konsumieren und eine ausgegebene Lösung bereitstellen