Zrozumienie języka naturalnego (NLU) to gałąź przetwarzania języka naturalnego (NLP), która upoważnia użytkowników do skuteczniejszego zrozumienia tekstu poprzez wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i technik statystycznych. Algorytmy te analizują dane wejściowe językowe i generują różne wyjścia dostosowane do określonych zadań, takich jak oznaczenie części mowy, automatyczne podsumowanie, nazywane rozpoznawanie bytu (NER), analiza sentymentów, wykrywanie emocji, analizowanie, tokenizacja, lematalizacja, wykrywanie języka. NLU znajduje aplikację w wielu scenariuszach, w tym chatboty, narzędzia do tłumaczeń i systemy monitorowania mediów społecznościowych, które przeszukują platformy, takie jak Facebook i Twitter, aby uzyskać odpowiednie wzmianki. Algorytmy te są zazwyczaj klasyfikowane jako modele głębokiego uczenia się i często są zintegrowane jako wstępnie zbudowane komponenty na platformach AI. Aby rozwiązanie zostało skategoryzowane w ramach zrozumienia języka naturalnego, musi spełniać następujące kryteria: 1. Zaoferuj algorytm głębokiego uczenia się specjalnie zaprojektowany do interakcji w języku ludzkim. 2. Dostęp do repozytoriów danych języka w celu udoskonalenia swoich możliwości dla określonego zadania lub domeny. 3. Przetwarzają wejście języka i generuj znaczące wyniki dostosowane do potrzeb użytkownika.