一、自然語言理解基礎認知

　　1、系統輸入

　　要求研制的自然語言處理系統能處理大規模的真實文本，而不是如以前的研究性系統那樣，只能處理很少的詞條和典型句子。只有這樣，研制的系統才有真正的實用價值。

　　2、系統輸出

　　鑒于真實地理解自然語言是十分困難的，對系統并不要求能對自然語言文本進行深層的理解，但要能從中抽取有用的信息。例如，對自然語言文本進行自動地提取索引詞，過濾，檢索，自動提取重要信息，進行自動摘要等等。

　　同時，由于強調了“大規模”，強調了“真實文本”，下面兩方面的基礎性工作也得到了重視和加強。

　　(1)大規模真實語料庫的研制。大規模的經過不同深度加工的真實文本的語料庫，是研究自然語言統計性質的基礎。沒有它們，統計方法只能是無源之水。

　　(2)大規模、信息豐富的詞典的編制工作。規模為幾萬，十幾萬，甚至幾十萬詞，含有豐富的信息(如包含詞的搭配信息)的計算機可用詞典對自然語言處理的重要性是很明顯的。

　　雖然上述新趨勢給自然語言處理領域帶來了成果，但從理論方法的角度看，由于采集、整理、表示和有效應用大量知識的困難，這些系統更依賴于統計學的方法和其他“簡單”的方法或技巧。自然語言處理理論上的一種突破就是自然語言的實質理解，關于自然語言真正理解的研究已取得進展。

　　二、人形機器人自然語言理解

　　在語言理解方面，先進的人形機器人能夠通過語音識別技術準確地捕捉人類的語言輸入，并對其進行分析和理解。它們可以理解各種語法結構、詞匯含義和語境信息，從而準確把握說話者的意圖。它們還可以進行對話，根據對話的內容進行適當的回應和引導，表現出一定的交互能力。

　　在語言表達方面，人形機器人也能夠通過語音合成技術生成自然流暢的語音輸出。它們可以用清晰、準確的語言表達自己的想法和觀點，回答各種問題，并與人類進行有效的溝通。一些人形機器人還能夠根據不同的情境和對話對象，調整自己的語言表達方式和語氣，使其更加自然和親切。例如，在與兒童交流時，它們會使用簡單易懂的語言;而在與成年人交流時，它們會使用更加正式和專業的語言。

　　然而，人形機器人的語言理解和表達能力仍然存在一些局限性。例如，它們在處理模糊、歧義或復雜的語言表達時可能會出現錯誤;在理解一些抽象概念或情感表達時也可能會存在困難。此外，人形機器人的語言能力還受到其訓練數據和算法的限制，不同的人形機器人在語言理解和表達方面可能會有差異。

　　總的來說，人形機器人的語言理解和表達能力在不斷提高，但仍需要進一步的研究和發展。隨著技術的不斷進步，人形機器人有望在語言交流方面取得更加出色的表現，為人類的生活和工作帶來更多的便利和幫助。