您的虚拟助手经常误解您说的话吗？虽然自然语言理解 (NLU) 应用程序正在不断发展，但它们仍然经常误解口头和书面语言。造成这种情况的原因是语言歧义。不同语境中的单词可能意味着不同的东西。这让需要理解语言意图的 NLU 应用程序感到棘手。
当您考虑到 NLU 对驱动智能机器和自主系统不可或缺的本质时， 采用正确的 NLU 方法对于优化结果和决策至关重要。然而，要使 NLU 程序取得成功，他们需要深入了解语言结构和词分类。这就是为什么了解本体如何与 NLU 配合使用很重要。
分类法和本体论以不同的方式将结构应用于语言。分类法识别层次结构，而本体论定义层次结构之间的关系。它们共同帮助消除语言 歧义，使 NLU 程序能够更准确地执行。让我们深入了解一下。
NLU 如何学习语言
由于存在不同类型的歧义，NLU 程序中的 目标电话号码或电话营销数据 语言理解非常复杂。例如，当一个单词具有多个含义时，就会出现词汇歧义；而当句子的含义由于单词之间的关系而变得不明确时，就会出现结构歧义。以下是两个示例：
- “我去了银行。”“bank”这个词在字典中有多种含义。在这里，你无法知道“bank”是存放钱的地方还是河岸。这就是词汇歧义。
- “鸡可以吃了。”你无法判断鸡是会吃还是会被吃。结构模糊性使得句子的解释变得难以捉摸。
在第二个例子中，分类法可以将鸡归类为动物（即，鸡是一种动物）。本体可以应用关系理解来进一步将“鸡”一词定义为动物或可食用的食物。从这个例子中，很容易看出本体对于解读语言意图和含义的重要性。
什么是本体？
本体论显示某一主题领域或领域内一组概念和类别 优化您的本地可见 之间的属性和关系。它是语言学的一个分支，称为语义学，即意义研究。借助本体论，机器可以准确地解释“钻石”一词与棒球运动员、珠宝商或扑克牌花色的关系。它还可以帮助将“鸡”一词解释为食物或动物，或区分“银行”是营业场所还是河边或湖边的土地。
本体为跨领域知识的表示和共享提供了一个框架。它们将概念组织起来，以显示它们在领域内的关系。它们是基于图形的结构，描述两个概念或实体之间的二元关系。实体、关系和角色都是本体的组成部分。
本体如何影响 NLU
虽然 NLU 使 NLP 程序能够学习和理解语言，但本体通过定义词语关系来消除语言歧义。本体有助于进行语义分析以理解文本，从而使机器能够像人类一样理解语言。
本体论提供了对自然语言的精确理解，因此企业可 香港领先 以在 NLU 之旅中迈出下一步。它们使语言处理和分析更加高效和准确，因此 AI 技术可以应用高级语言能力。本体论对 NLU 的好处包括
- 改进的实体分析
- 提高领域信息的使用、重用和可维护性
- 领域知识共享