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NLU自然语言理解

自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）以语言学为基础，融合逻辑学、心理学和计算机科学等学科，试图解决以下问题：语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的？换种表达就是，通过语法、语义、语用的分析，获取自然语言的语义表示。

自然语言理解技术沉淀

技术难点的解决过程就是一个技术沉淀的过程。通过在自然语言理解方向上持续研究和开发，我们积累了如下的技术沉淀：

千万级的高质量知识库

知识库的核心节点是各种词，而这些词条散布在互联网上的各个地方。通过自己抓取和第三方合作的方式，我们拿到了大量的“毛数据”，这些数据中含有大量的噪音。为了过滤清洗这些数据，我们构建了一套集成了多种过滤方法的过滤流程来对这些数据进行处理。截止目前，我们积累了数千万的高质量的各种类型的词条。

支持常见的数十个领域的理解

通过自然语言处理、机器学习、深度神经网络等算法和大数据的使用，目前我们理解的领域有60个左右，其中一些重要的领域如：餐厅、天气、酒店、休闲娱乐、地图、快递、音乐等；

一套可扩展的算法框架

领域的优化和扩展是常态，如果某个领域的优化或者新增，会对其他已有的领域的效果造成影响，那这将是一种灾难。我们建立了各领域独立的、可扩展的算法框架，各个领域在知识库、数据、模型、算法等方面，都是各自独立的。

数据驱动的闭环流程

我们构建了如下的闭环数据流程，使得数据能够闭环流动，随着用户的使用，我们不断收集日志对系统进行更新，从而不断维持和提升系统的效果。

基于上下文的自然语言理解

为了理解对话，我们进一步设计了基于上下文的自然语言理解框架，和无上下文相比，它主要的变化在于增加了一个domain selection模块，该模块在基于上下文的知识下，判断当前话语（utterance）是否需要继承上文知识。

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