自然语言处理系统理解人类语言的过程涉及多个层面的复杂分析和计算。这类系统并不像人类那样真正理解语言的含义，而是通过数学模型和算法来模拟语言处理能力。系统需要将人类语言转化为计算机可以处理的数字形式，这一过程通常从最基本的语言单位开始逐步构建理解能力。
语言处理的第一步是对输入文本进行分词处理。对于中文这类没有明显空格分隔的语言，系统需要识别词语之间的边界。英文虽然单词之间有空格，但也需要处理缩写、连字符等特殊情况。分词完成后，每个词语会被转换成数字向量表示，这些向量能够反映词语在语义空间中的位置和相互关系。
词语级别的处理完成后，系统需要分析句子的语法结构。通过解析句子中各个成分之间的关系，比如主语、谓语、宾语的搭配，系统能够建立句子的依存关系树或成分结构树。这种句法分析帮助系统理解"谁对谁做了什么"这样的基本语义关系，为更深层次的理解奠定基础。
语义理解是更复杂的处理阶段。系统需要识别词语在不同上下文中的具体含义，处理一词多义现象。比如"苹果"可以指水果也可以指科技公司，系统会根据上下文语境选择最可能的解释。这个阶段还需要识别实体名称、时间表达、数量信息等特定类型的语义内容。
上下文理解能力使系统能够把握超出单句范围的语言信息。通过分析前后文的语义连贯性，系统可以理解代词所指的对象，捕捉话题的延续与转换。对话系统中更需要这种能力来处理话轮转换、指代消解等问题，否则无法维持连贯的交流。
语言理解还需要处理各种隐含意义和语用层面的信息。系统要识别反语、隐喻等修辞手法，理解说话者的真实意图。比如"这天气真好"在下雨天可能表达相反的意思，系统需要结合语境和常识来判断实际含义。
大规模语言数据的训练是系统获得理解能力的关键。通过在海量文本数据上学习统计规律，系统能够掌握词语的常见用法、搭配习惯以及语义关联。这种数据驱动的方法使系统可以处理各种语言变体和表达方式，而不必完全依赖人工编写的规则。
深度学习技术的应用极大提升了语言理解的效果。神经网络模型能够自动学习语言的层次化特征表示，从低级语言特征到高级语义概念。注意力机制等技术让系统可以动态关注输入中最相关的部分，模拟人类理解语言时的注意力分配过程。
知识图谱的引入增强了系统的常识推理能力。通过将结构化知识与文本理解相结合，系统可以回答需要常识判断的问题。比如理解"水沸腾时会变成什么"这样的问题，不仅需要语言理解能力，还需要基本的物理常识。
多模态学习拓展了语言理解的维度。结合视觉、听觉等其他感官信息，系统可以建立更丰富的语义表示。比如看到图片中的场景有助于理解描述该场景的文本，这种跨模态的关联学习提升了整体理解能力。
持续学习机制使系统能够适应语言的变化发展。新词汇、新用法的不断出现要求系统及时更新语言模型。通过在线学习和增量训练，系统可以保持对当代语言的理解能力，而不是局限于训练时的语言状态。
评估和反馈机制完善系统的理解能力。通过与用户的交互，系统可以验证自己的理解是否正确，并根据反馈进行调整。这种闭环学习过程使系统能够不断优化语言处理策略，提高理解准确率。
语言理解系统的局限性仍然存在。面对高度依赖背景知识的专业领域文本，或者包含复杂逻辑推理的内容，系统的表现可能不如人类。文化差异、方言变体等也给语言理解带来额外挑战，需要更细化的处理方式。