语境理解指的是计算机系统或人工智能系统具备理解和适应对话中的上下文的能力。在语境理解中，系统不仅仅关注单个语句或输入的含义，还能考虑到它们在整个对话或交互中的相关性和连贯性。

在自然语言处理（NLP）和对话系统中，语境理解的目标是更好地把握用户的意图、回应用户的问题，并在多轮对话中保持对话的一致性。这需要系统能够有效地解析和利用上下文信息，包括之前的对话历史、用户提供的信息，以及可能的外部环境因素。

语境理解的挑战包括：

1. 多义性： 词语或短语在不同语境中可能具有不同的含义，系统需要准确识别和理解这些多义性。

2. 指代消解： 在对话中，代词和名词短语的引用可能会随着对话的进行而变化，系统需要确定其指代的是什么。

3. 语境切换： 用户可能在对话中切换话题或引入新的信息，系统需要适应这些变化而不失去对话的连贯性。

4. 隐含信息： 对话中可能存在一些隐含的信息，系统需要能够推断并利用这些信息来更好地理解用户的意图。

5. 多轮对话： 在多轮对话中，系统需要保持对整个对话历史的记忆，以更好地回应用户当前的提问或需求。

语境理解的改进可以通过使用自然语言处理技术、机器学习模型和深度学习方法来实现。具备良好语境理解的系统能够提供更智能、灵活和符合用户期望的交互体验。