La compréhension du langage naturel (NLU) est une branche du traitement du langage naturel (NLP) qui permet aux utilisateurs de comprendre le texte plus efficacement grâce à l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques statistiques. Ces algorithmes analysent les entrées de langage et génèrent diverses sorties adaptées à des tâches spécifiques, telles que le marquage de discours, le résumé automatique, la reconnaissance de l'entité nommée (NER), l'analyse des sentiments, la détection des émotions, l'analyse, la tokenisation, la lemmatisation, la détection du langage, entre autres. NLU trouve une application dans une multitude de scénarios, notamment des chatbots, des outils de traduction et des systèmes de surveillance des médias sociaux qui parcourent des plateformes comme Facebook et Twitter pour des mentions pertinentes. Ces algorithmes sont généralement classés comme modèles d'apprentissage en profondeur et sont souvent intégrés en tant que composants prédéfinis dans les plates-formes d'IA. Pour qu'une solution soit classée sous la compréhension du langage naturel, elle doit répondre aux critères suivants: 1. Offrez un algorithme d'apprentissage en profondeur spécialement conçu pour l'interaction du langage humain. 2. Accédez aux référentiels de données linguistiques pour affiner ses capacités pour une tâche ou un domaine particulier. 3. Processus des entrées de langue et générer des sorties significatives adaptées aux besoins de l'utilisateur.