Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một nhánh của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trao quyền cho người dùng hiểu văn bản hiệu quả hơn thông qua việc sử dụng các thuật toán học máy và kỹ thuật thống kê. Các thuật toán này phân tích các đầu vào ngôn ngữ và tạo ra các đầu ra khác nhau phù hợp với các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như gắn thẻ một phần giọng nói, tóm tắt tự động, được đặt tên là nhận dạng thực thể (NER), phân tích tình cảm, phát hiện cảm xúc, phân tích cú pháp, mã hóa, phát hiện ngôn ngữ, trong số những người khác. NLU tìm thấy ứng dụng trong vô số các kịch bản, bao gồm chatbot, công cụ dịch thuật và hệ thống giám sát phương tiện truyền thông xã hội, quét các nền tảng như Facebook và Twitter để đề cập đến. Các thuật toán này thường được phân loại là các mô hình học tập sâu và thường được tích hợp như các thành phần được xây dựng sẵn trong các nền tảng AI. Để một giải pháp được phân loại theo sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, nó phải đáp ứng các tiêu chí sau: 1. Cung cấp một thuật toán học sâu được thiết kế đặc biệt cho tương tác ngôn ngữ của con người. 2. Truy cập các kho dữ liệu ngôn ngữ để tinh chỉnh các khả năng của nó cho một nhiệm vụ hoặc tên miền cụ thể. 3. Quá trình đầu vào ngôn ngữ và tạo ra các đầu ra có ý nghĩa phù hợp với nhu cầu của người dùng.