自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）是人工智能的一个子领域，专注于让计算机能够理解和分析人类语言。其目标不仅是让系统识别文本或语音的字面含义，还要能够把握上下文细节、用户意图、隐含意义以及自然语言中的歧义。与简单的文本识别（如关键词提取）不同，NLU涉及语义和语用建模，实现人与机器更“智能”的交互。

应用场景与使用示例

自然语言理解在聊天机器人、虚拟助手、情感分析、文档分类、用户意图识别、自动回复生成等应用中具有基础作用。它还被用于机器翻译、智能信息检索和内容审核等场景。

例如，在客户服务中，NLU系统可以精确识别用户诉求并分配相应回复。在医疗领域，NLU可用于分析临床笔记，提取关键信息。

主流软件工具与框架

常用工具包括spaCy、NLTK、Stanford NLP、Rasa NLU、AllenNLP以及IBM Watson和Google Cloud Natural Language等API。预训练模型如BERT、RoBERTa、GPT和T5已成为高级NLU解决方案的标准。

最新发展与趋势

随着大语言模型（LLM）的兴起，自然语言理解在上下文理解和泛化能力上取得了重大突破。当前趋势包括迁移学习、多语言模型优化以及外部知识的集成，用以降低偏差并提升鲁棒性。挑战仍然包括模型可解释性和在少量标注数据下的特定领域适应性。