¿Qué es la comprensión del lenguaje natural?
La comprensión del lenguaje natural (NLU, por sus siglas en inglés) se refiere a las técnicas y métodos para entender el lenguaje natural mediante máquinas. Esto permite a las máquinas comprender el significado de palabras individuales y frases enteras. Las aplicaciones son chatbots que pueden comunicarse con los usuarios en lenguaje natural.
Con NLU, los textos pueden entenderse e interpretarse completamente mediante el uso de inteligencia artificial. Esto significa que los procesos de trabajo, por ejemplo, pueden ser mucho más eficientes.
¿Cuáles son los campos de aplicación de la comprensión del lenguaje natural?
Los correos electrónicos pueden clasificarse para crear un Filtrar la comunicación dentro de la empresa. Además, NLU puede utilizarse para que los chatbots reconozcan las preocupaciones de los usuarios y generen salidas específicas. Por otro lado, también son compatibles los asistentes de voz virtuales, que pueden comprender la entrada hablada en cualquier nivel lingüístico y ofrecer a los usuarios una respuesta.
¿Cómo pueden clasificarse los sistemas NLU en la inteligencia artificial?
Los sistemas NLU son mucho más que simples sistemas de reconocimiento de voz. Entienden las relaciones semánticas y pueden calibrar el significado y clasificar correctamente el contexto de los enunciados y sacar las conclusiones oportunas. Los sistemas NLU se utilizan en Interacción Persona-Ordenador y son una especie de precursores de la inteligencia artificial. Pueden emitirse órdenes no formalizadas en lenguaje humano y, de este modo, las personas pueden comunicarse con los ordenadores como si fueran humanos. La comprensión puede incluir frases que no se pronuncian correctamente, así como declaraciones habladas en dialecto. Incluso es posible que las instrucciones o frases que no se entiendan puedan aclararse preguntando al sistema NLU.
¿Qué relación hay entre la PNL y la NLU?
Procesamiento del lenguaje natural (PNL) es superior a NLU. El NLU debe ser capaz de reconocer intenciones y resolver ambigüedades en el contexto y las palabras. Debe ser capaz de generar enunciados bien formados de forma independiente y muy sencilla. Los algoritmos NLU deben ser capaces de resolver los problemas extraordinariamente complejos de interpretación semántica y ser capaz de reconocer el significado que se pretende dar al lenguaje hablado o escrito. También las sutilezas y las interpretaciones contextuales y Conclusiones debe entenderse como en un ser humano.
