TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

NLU / Hiểu ngôn ngữ tự nhiên là gì

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một lĩnh vực con quan trọng của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu và xử lý ý nghĩa của ngôn ngữ con người. Đây là một phần của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhằm mục đích cho phép máy không chỉ nhận diện văn bản mà còn hiểu ngữ cảnh và ý định của nó.


NLU liên quan đến nhiều lĩnh vực công nghệ khác nhau, bao gồm học máy, hiểu ngữ nghĩa và suy luận logic. Với sự tiến bộ của dữ liệu lớn và công nghệ AI, các ứng dụng của NLU đang ngày càng trở nên rộng rãi, chẳng hạn như trong các trợ lý thông minh, bot dịch vụ khách hàng, phân tích cảm xúc và trích xuất thông tin.


Quy trình làm việc của NLU thường bao gồm phân tích văn bản, nhận diện ý định, nhận diện thực thể và hiểu ngữ cảnh. Ví dụ, khi một người dùng hỏi trợ lý thông minh về thời tiết, hệ thống NLU sẽ đầu tiên phân tích cú pháp và cấu trúc của yêu cầu, sau đó xác định ý định của người dùng và trích xuất các thực thể chính như thời gian và địa điểm.


Lợi ích của NLU nằm ở việc cải thiện tính tự nhiên và hiệu quả của tương tác giữa người và máy, cho phép người dùng giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên mà không cần tuân theo các định dạng lệnh cụ thể. Tuy nhiên, NLU cũng đối mặt với những thách thức như từ đa nghĩa, phương ngữ và thay đổi ngữ cảnh có thể dẫn đến sự mơ hồ trong hiểu biết.


Trong tương lai, khi công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếp tục phát triển, NLU sẽ trở nên thông minh hơn, có khả năng xử lý các cấu trúc ngôn ngữ và cảm xúc phức tạp hơn. Kết hợp với học sâu và phân tích dữ liệu lớn, NLU có thể đóng vai trò quan trọng hơn trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, y tế và mạng xã hội.


Khi thiết kế các hệ thống NLU, các nhà phát triển cần chú ý đến việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và an ninh dữ liệu, đảm bảo rằng các dữ liệu ngôn ngữ được xử lý không để lộ thông tin cá nhân. Việc đào tạo mô hình liên tục và tối ưu hóa cũng là chìa khóa để cải thiện độ chính xác của NLU.