自然语言理解造句怎么写

用自然语言理解方法研究语音识别后文本的检错纠错，将是提高语音识别*能的一个重要研究方向。

人工智能的产业下属项目——语音识别，自然语言理解，机器的学习，计算机视觉等等——不仅都有所发展，还开始了合作。

复句关系词的自动标注是自然语言理解领域的基础*研究课题，是层次关系标注和机器翻译等问题的研究基础。

日语句法分析是日语自然语言理解和机器翻译的核心内容之一。

那AI的自然语言理解来举个例子。比如这句，“我想出车。”

实现了基于名词间联合结构、件类名词、词同位关系等名词短语和数量词结构的自然语言理解。

根据数学领域自然语言理解的特点，结合*论的思想深入分析了集体词结构。

该领域的研究人员通过对隐马尔可夫模型这一数学模型的跨领域应用，解决了自然语言理解中的瓶颈问题。

词类识别是自然语言理解和分析的基础.

利用自然语言理解技术进行古汉语断句及句读标注的主要挑战是数据稀疏问题。

通过对*事文本的分析，结合自然语言理解的需要，分别设计了常用词字典、动词字典和实例库的数据结构。

当进行自然语言理解研究时，首先把指称概念的实词放在首要地位是理所当然的，但虚词在句子、谈话、篇章中表达意义的作用也不能轻视。

然后，根据自然语言理解篇章分析模型，设计实现了基于领域的汉语NLU篇章分析系统。