What is the translation of " LANGUAGE UNDERSTANDING " in Korean?

• language understanding
• 언어 이해

Examples of using Language understanding in English and their translations into Korean

Language understanding.
자연어 이해.

Incorporated in language understanding.
언어 인식과의 통합. Integration with language understanding.

Each level of analysis provides valuable information for language understanding.
각 분석 수준은 언어 이해에 중요한 정보를 제공합니다.

Natural language understanding(NLU).
자연 언어 이해 (NLU).

New capabilities of Azure Bot Service and Language Understanding.
Azure Bot Service 및 Language Understanding 지금 사용 가능.

Microsoft makes Azure bot and language understanding service available for developers.
Azure Bot Service 및 Language Understanding 지금 사용 가능.

Alpha brought a breakthrough in broad high-precision natural language understanding.
Alpha의 출시는 방대한 고정밀 자연 언어 이해 기능의 비약적 발전을 가져왔습니다.

Simply"to bring natural language understanding to Google.".
구글에 자연어 이해natural language understanding 기술을 구현한다.”.

What if the technique is really so far that we can create human consciousness and natural language understanding?
만약 기술이 정말 지금까지 우리가 인간의 의식과 자연 언어 이해를 만들 수 있습니다 무엇입니까?

Integration with language understanding.
언어 인식과의 통합. Integration with language understanding.

Natural Language Understanding with Distributed Representation.
뉴욕대 조경현 교수님의 Natural Language Understanding with Distributed Representation 수업노트.

We speak of NLU(Natural Language Understanding).
자연어 이해 (NLU: natural language understanding).

It uses the Language Understanding Intelligent Service(LUIS) to extract intents and entities from the recognized text.
이 기능은 LUIS(Language Understanding Intelligent Service)를 이용해서 인식된 텍스트로부터 인텐트 및 엔터티를 추출합니다.

Show Me Watson's Natural Language Understanding!
TAHub는 Watson Natural Language Understanding 기술이 적용되었는데요!

Language Understanding Intelligent Service(LUIS) offers a fast and effective way of adding language understanding to applications.
LUIS(Language Understanding Intelligent Services)미리 보기는 언어 인식 기능을 응용 프로그램에 빠르고 효과적으로 추가하는 방법을 제공합니다.

Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
년 1월 6일 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 박태임.

The main examples are: vision, natural language understanding and speaking and manipulating objects working in the world.
대표적인 예로, 시각, 자연적인 언어, 이해, 말하기, 그리고 세상 안의 물건들을 조종하는 것이 있습니다.

Bert: pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding.
준지도 학습 손흥민은 토트넘 최고의 공격수로 자리 잡았다 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.

Once the model starts processing behaviours, Language Understanding begins active learning, allowing you to constantly update and improve the model.
모델이 입력 처리를 시작하면 Language Understanding이 활성 학습을 시작하여 모델을 지속적으로 업데이트하고 향상할 수 있게 합니다.

Academic paper: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
준지도 학습 손흥민은 토트넘 최고의 공격수로 자리 잡았다 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.

We'll focus on"language understanding" for the rest of this post, working with the Text Analytics API.
이 문서에서는 Text Analytics API에 사용할 수 있는 "언어 이해"에 초점을 맞추려고 합니다. We'll focus on "language understanding" for this article, working with the Text Analytics API.

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 40-minute session.
년 1월 6일 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 박태임.

Together, the Azure Bot Service and Language Understanding service enable developers to create conversational interfaces for various scenarios like banking, travel, and entertainment.
Azure Bot Service와 Language Understanding 서비스를 함께 사용하면 개발자가 뱅킹, 여행, 엔터테인먼트 등의 다양한 시나리오를 위한 대화형 인터페이스를 만들 수 있습니다.

Oct 15, 2018 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding New SOTA Text Representations.
년 1월 6일 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 박태임.

Language Understanding integrates seamlessly with the Speech service for instant Speech-to-Intent processing, and with the Azure Bot Service, making it easy to create a sophisticated bot.
Language Understanding은 Speech 서비스와 매끄럽게 통합되어 즉각적으로 Speech to Intent 처리를 수행하며, Azure Bot Service로 정교한 봇을 쉽게 만들 수 있습니다.

The paper was entitled, BERT: Pre-training of Deep Bi-Directional Transformers for Language Understanding.
준지도 학습 손흥민은 토트넘 최고의 공격수로 자리 잡았다 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.

For example, this information helps us train our speech recognition and natural language understanding systems, so Alexa can better understand your requests, and ensure the service works well for everyone.”.
이어 "이 정보는 우리가 음성인식과 자연언어 이해 시스템을 훈련하는 데 사용해 알렉사가 고객 요청을 더 잘 이해하고 모두에게 더 나은 서비스를 제공할 것"이라고 해명했다.

Paper Dissected:“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” Explained.
준지도 학습 손흥민은 토트넘 최고의 공격수로 자리 잡았다 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.

Several researchers, including Eugene Charniak, a fellow graduate student of Winograd's at MIT, suggested that robust language understanding would require general knowledge about the world and a general method for using that knowledge.
MIT 에서 Winograd 의 제자였던 Eugene Charniak 을 포함한 몇몇 연구자들은, 견고한 (robust) 언어이해는 세상에 대한 일반 지식과 그 지식을 사용하는 일반적인 방법을 필요로 한다고 주장하였다.

BERT also improves the state-of-the-art by 7.6% absolute on the very challenging GLUE benchmark, a set of 9 diverse Natural Language Understanding(NLU) tasks.
BERT는 또한 매우 까다로운 GLUE 벤치 마크 ( 9 가지 다양한 NLU (Natural Language Understanding) 작업 세트)에서 최첨단 기술력 을 7.6 % 향상시킵니다.