自然语言理解（NLU，Natural Language Understanding）是人工智能领域的一部分，旨在让计算机理解和处理人类语言。NLU不同于自然语言处理（NLP，Natural Language Processing），虽然两者都涉及语言和文本，但它们的目的和方法有所不同。NLU更侧重于让计算机理解语言的意义和上下文，而NLP则更侧重于文本的处理和分析。

在NLU中，主要涉及以下任务：

1. 词性标注：给定一个句子，将每个单词标注上其对应的词性，例如动词、名词、形容词等。
2. 句法分析：分析句子的结构和语法关系，例如主语、谓语、宾语等。
3. 语义角色标注：标注句子中各成分的语义角色，例如动作、施事、受事等。
4. 实体识别：识别文本中的实体，例如人名、地名、组织等。
5. 情感分析：判断文本的情感极性，即正面或负面情感。
6. 主题分类：对文本进行主题分类，例如新闻分类、电影评论等。

自然语言理解是人工智能领域的一个重要方向，其应用广泛，包括智能客服、智能推荐、机器翻译、情感分析、智能问答等。