人工智能（AI）中的自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）是指计算机系统通过算法和模型来识别、理解和解释人类使用的自然语言的能力。NLU是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的一个子领域，专注于从文本中抽取意义，并试图理解说话者或作者的真实意图。
在具体实现上，自然语言理解包括但不限于以下几个核心任务：
- 词法分析：识别词汇并分词。
- 句法分析：分析句子结构，确定词语之间的语法关系，例如识别出主语、谓语和宾语等成分。
- 语义分析：深入理解词汇和短语在特定上下文中的含义，解决同义词、多义词以及隐喻等问题。
- 情感分析：判断文本的情感倾向（正面、负面或中性），或者更复杂的如情绪识别和观点挖掘。
- 实体识别：识别文本中的专有名词和其他有意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
- 意图识别：在对话系统中，识别用户的请求目的或意图。
- 信息抽取：从非结构化文本中抽取关键信息，如时间、地点、事件等。
随着深度学习技术的发展，特别是神经网络模型的应用，自然语言理解在过去几年取得了显著的进步，现在广泛应用于聊天机器人、智能客服、搜索引擎、机器翻译、文档摘要生成、问答系统等多个领域。然而，自然语言理解仍然面临着诸多挑战，比如理解复杂语言现象（如指代消解、深层次语境依赖）、处理歧义以及进行高水平的推理和抽象思维等。
