La comprensión del lenguaje natural (NLU) es una rama del procesamiento del lenguaje natural (PNL) que permite a los usuarios comprender el texto de manera más efectiva a través de la utilización de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas. Estos algoritmos analizan las entradas del lenguaje y generan diversas salidas adaptadas a tareas específicas, como el etiquetado de parte de voz, resumen automático, reconocimiento de entidad nombrado (NER), análisis de sentimientos, detección de emociones, análisis, tokenización, lemmatización, detección del lenguaje, entre otros. NLU encuentra la aplicación en una multitud de escenarios, incluidos chatbots, herramientas de traducción y sistemas de monitoreo de redes sociales que buscan plataformas como Facebook y Twitter para menciones relevantes. Estos algoritmos se clasifican típicamente como modelos de aprendizaje profundo y a menudo se integran como componentes preBuidos dentro de las plataformas de IA. Para que una solución se clasifique bajo comprensión del lenguaje natural, debe cumplir con los siguientes criterios: 1. Ofrezca un algoritmo de aprendizaje profundo diseñado específicamente para la interacción del lenguaje humano. 2. Acceda a repositorios de datos del lenguaje para refinar sus capacidades para una tarea o dominio en particular. 3. Procese las entradas de lenguaje y genere salidas significativas adaptadas a las necesidades del usuario.