继续人工智能领域的胡说八道，这回是来聊聊语言识别，专业的说法是NLU与NLP。
一般上说NLP含概的功能包含NLU的，但在中文领域很奇怪几大分平台做到语言处理API中都不包含NLU的功能，微软的Azure有NLU的功能，但相当于BAT平台的NLP功能又欠缺。
虽然很麻烦我还是一图来讲吧，下面是NLP的功能表，以及NLU的功能表。（图片来自网络）
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通过上图可以看到这是百度的一个PPT对于NLP的功能说明，图中红框的部分是NLU的功能，这就是一般意义上说的NLP包含NLU的功能。但下面我们再来看看百度现在提供的NLP服务列表。
NLP功能
好像很全面了，但如果用过微软家的Azure LUIS 就知道差异了，在词法分析中百度只会把一句话切分成主谓宾、定状补。假设我们想要实现一个查天气的功能。基于百度的实现方案，把输入给分解后由用户匹配判断。
百度词法分析
而LUIS是让用户列举出N种表达方式后进行训练，最终产生一个专用的NLU模型，将用户的调用匹配用户训练并合出相似度。
明显LUIS的方式更好吗！更好使用，更好优化，更简单。
中文语言处理的挑战 分词
中文的表达和英语不一样，人家天然就通过空格分词了，中文没有一句语不同的分词结果会有不一样的理解。分词其实就是老祖宗的断句，断句不一样意思不一样，论语没事就新解一下也是这样原因。
这部分因为老外不需要所以全由汉语圈在研究，BAT都没什么贡献，Python上较推荐的是jieba，其它语言也有相应的库。
预告，下期会基于一堆开源的组件做一个聊天机器人
