人机交互中的自然语言理解是人机交互的核心，它是指用自然语言（例如中文、英文等）进行交流，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言，实现人机之间的自然语言通信。
自然语言理解在人工智能领域中有着非常重要的地位，它可以帮助人们更加便捷地与计算机进行交流。在自然语言理解中，计算机可以通过对语言的语法、语义、上下文等多个方面进行分析，从而理解人类的语言，并将其转化为计算机可以处理的信息。
例如，当一个人对计算机说：“请帮我查找一下北京今天的天气情况。”计算机可以通过自然语言理解技术将人类的语言转化为一个查询请求，然后从互联网上获取相关的天气信息并返回给用户。
自然语言理解可以分为两个主要的应用方向：
- 任务型自然语言理解：在这种应用方向中，计算机可以根据用户的请求进行分析，然后执行相应的任务。例如，查询资料、解答问题、摘录文献等。
- 信息抽取型自然语言理解：在这种应用方向中，计算机可以从自然语言文本中抽取有用的信息。例如，从一篇新闻报道中抽取事件发生的时间、地点、人物等关键信息。
自然语言理解是一个非常复杂的领域，需要计算机对语言的语法、语义、上下文等多个方面进行分析和判断。随着人工智能技术的不断发展，自然语言理解的技术也在不断提高，未来将会出现更加智能和高效的自然语言理解技术。
1.领域识别
2.意图识别
3、语义标注
