用自然語言理解造句子，“自然語言理解”造句

利用自然語言理解技術進行古漢語斷句及句讀標註的主要挑戰是數據稀疏問題。

當進行自然語言理解研究時，首先把指稱概念的實詞放在首要地位是理所當然的，但虛詞在句子、談話、篇章中表達意義的作用也不能輕視。

複句關係詞的自動標註是自然語言理解領域的基礎*研究課題，是層次關係標註和機器翻譯等問題的研究基礎。

詞類識別是自然語言理解和分析的基礎.

實現了基於名詞間聯合結構、件類名詞、詞同位關係等名詞短語和數量詞結構的自然語言理解。

人工智能的產業下屬項目——語音識別，自然語言理解，機器的學習，計算機視覺等等——不僅都有所發展，還開始了合作。

日語句法分析是日語自然語言理解和機器翻譯的核心內容之一。

根據數學領域自然語言理解的特點，結合*論的思想深入分析了集體詞結構。

通過對*事文本的分析，結合自然語言理解的需要，分別設計了常用詞字典、動詞字典和實例庫的數據結構。

用自然語言理解方法研究語音識別後文本的檢錯糾錯，將是提高語音識別*能的一個重要研究方向。

然後，根據自然語言理解篇章分析模型，設計實現了基於領域的漢語NLU篇章分析系統。

該領域的研究人員通過對隱馬爾可夫模型這一數學模型的跨領域應用，解決了自然語言理解中的瓶頸問題。

那AI的自然語言理解來舉個例子。比如這句，“我想出車。”