语境理解是指计算机系统或人工智能模型对文本或对话中所包含的语境信息进行解析和理解的能力。

在语境理解中，“语境”指的是语言使用的环境，包括语言的社交、文化和情境背景等。同样的词语或句子在不同的语境下可能有不同的意义。因此，语境理解是确保准确理解和使用语言的关键因素。

为了实现语境理解，需要借助自然语言处理（NLP）技术和机器学习模型，对大量的文本数据和语境信息进行学习和分析，以提取和理解语境特征。这可能包括识别文本中的实体、关系、情感、主题等关键信息，并结合语言学、语义学等领域的知识进行推理和解析。

语境理解在人工智能的许多应用中都发挥着重要作用，例如：

机器翻译：在翻译过程中，机器需要理解和考虑源语言和目标语言之间的语境差异，以生成准确、流畅的译文。

对话系统：对话系统需要理解用户的输入并生成恰当的回应。语境理解可以帮助系统识别对话的上下文和意图，从而生成更自然、连贯的回答。

情感分析：语境理解可以帮助分析文本中的情感倾向和情感表达，以获取对文本情感的深入洞察。

需要注意的是，语境理解是一个复杂而多维的任务，涉及到语言、文化、社会等多个方面的因素。目前，尽管已经取得了很大的进展，但机器对语境的理解仍然无法与人类相比。因此，在实际应用中，语境理解通常需要与人类的专业知识和判断相结合，以达到最佳的效果。