如何创建具有人类水平的自然语言理解（NLU）系统
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。发表于：。Scope: Creating an NLU system that fully understands and processes human languages in a wide range of contexts, from conversations to literature. Challenges: Natural language is highly...
该文章介绍了创建全面理解和处理人类语言的自然语言理解（NLU）系统的步骤和挑战，包括定义目标、收集数据、开发理论框架、解决歧义和语用理解、处理习语和复杂表达、处理大型数据集和模型训练、整合外部知识、实际环境适应、评估和迭代、道德考虑和偏见缓解、部署和持续维护。文章还提供了一个基本的Python代码框架，用于构建一个基本的NLU系统，包括加载预训练模型、上下文分析、情感分析等功能。
