1.什么是NLU？
自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)是所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的总称，即能够进行常见的文本分类、序列标注、信息抽取等任务。
简单来说，是指自然语言理解的运用希望机器人能够像人一样，具备正常的语言理解能力。
例如，意图识别和实体提取的关键技能。当人类语言中表达“订机票”，可以有多种自然的表达：“看一下去上海的航班；帮我查一下去北京的机票；看看航班，下周二出发去纽约的”等等。 但机器智能处理“结构化的数据”（关键词提炼捕捉信息），需要文字信息中包含有提前设定好的关键词“订机票”，否则系统无法识别语言的含义。不过，自然语言理解出现后，可以让机器从各种自然语言的表达中区分出哪些话归属于一类，而不再依赖过于死板的关键词。通过训练，机器还能够在句子当中自动提取出目的地或出发时间等。
2.NLU的应用有哪些？
常见的有机器翻译、机器客服或智能音响等。
此外，商业银行在数字化转型中，非结构化数据逐渐成为了商业银行支撑业务发展的新引擎。因而，在语音识别（ASR）、光学字符识别（OCR）技术的加持推动下，业务对非结构化文本、语音、图片的内容挖掘需求日益增长，要求也越来越高。通过运用NLP技术即可使银行相关任务实施落地，如财产证明要素提取、智能语音分流、简历分析等，辅助提升银行服务能力，实现降本增效。
例如下图所示，用户通过手机银行上传收入证明、征信报告等待审核材料，通过OCR、NLP关键信息抽取模型服务，精准提取用户上传的财产证明中姓名、收入、资产等关键信息要素，在线实时返回审核结果，秒速告知客户财产证明材料中存在的问题，方便客户自主审核而无需排队等候，从而进一步优化人工成本，降低合规风险，提升业务审批效率。
3.NLU的实现方式有哪些？
自然语言理解跟整个人工智能的发展历史类似，一共经历了3次迭代：
1. 基于规则的方法： 通过总结规律来判断然语的意图，常的法有：CFG、JSGF等。
2. 基于统计的方法： 随后出现了基于统计学的 NLU 方式，常见的方法有：SVM、ME等。
3. 基于深度学习的方法： 随着深度学习的爆发，CNN、RNN、LSTM 都成为了最新的"统治者"。2019年，以自注意力机制（Transformer）为基础的BERT 和 GPT-2 的表现震惊了业界，甚至在不少任务上超越了人类水准。
4.NLU实现的难点
1. 语言的多样性： 由于自然语言的组合方式十分灵活，字、词、短语、句子、段落等都有不同的组合可以表达出多层含义，例如：我要听首《xxxx》；放一首《xxxx》；唱一首《xxxx》；播放《xxxx》
2. 语言的歧义性： 当不联系上下文理解语句，缺少文本环境的约束，语言就会产生较大的歧义性，例如：识别到单句文本【我要去拉萨】NLU则可能会理解出“需要火车票？需要飞机票？想听音乐？还是想查找景点？”
3.语言的鲁棒性： 自然语言在输入的过程中，尤其是通过语音识别获得的文本，会存在多字、少字、错字、噪音等问题。例如：“我想吃面包；我想吃面；我想吃面条”
4.语言的知识依赖： 语言的本质是对世界的符号化描述，语言天然链接着世界知识，例如：“7天”——可以表示时间，也可以表示酒店名；“大鸭梨”——除了表示水果，还可以表示餐厅名。
5. 语言的上下文： 上下文的概念包括很多种：对话的上下文、设备的上下文、应用的上下文、用户画像等。例如：
U：买张火车票
A：请问你要去哪里？
U：宁夏
U：来首歌听
A：请问你想听什么歌？
U：宁夏