人工智能理解语言的方式主要依赖于自然语言处理（NLP）技术。NLP是一种使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。它涉及多个子领域，包括语音识别、文本分析、机器翻译、情感分析等。
1. 文本分析：这是NLP的基础，主要涉及对文本的预处理、分词、词性标注、命名实体识别等操作。这些操作有助于计算机更好地理解文本中的语义信息。
2. 依存句法分析：这是一种基于规则的方法，用于确定句子中各个单词之间的关系。通过依存句法分析，计算机可以更好地理解句子的结构，从而更准确地理解语言的含义。
3. 语义角色标注：这是一种基于统计的方法，用于确定句子中各个单词在语义上的角色。通过语义角色标注，计算机可以理解句子中的隐喻、比喻等修辞手法，从而提高对语言的理解能力。
4. 机器学习：近年来，随着深度学习的发展，NLP技术取得了显著进展。通过训练大量的语料库，计算机可以从中学习到语言的规律和模式，从而提高对语言的理解能力。
5. 对话系统：对话系统是NLP技术的一个重要应用。通过对话系统，计算机可以理解用户的问题，并根据问题提供相应的答案。这不仅可以提高用户体验，还可以提高计算机对语言的理解能力。
6. 机器翻译：机器翻译是NLP技术的另一个重要应用。通过机器翻译，计算机可以将一种语言翻译成另一种语言，从而跨越语言障碍进行交流。这需要计算机理解源语言和目标语言之间的语法和语义关系，因此对语言的理解能力要求较高。
7. 情感分析：情感分析是NLP技术的另一个重要应用。通过情感分析，计算机可以理解文本中的情感倾向，如积极、消极或中立。这有助于企业了解消费者的需求和反馈，从而改进产品和服务。
8. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将现实世界中的事物与它们之间的关系以图形化的方式表示出来。通过知识图谱，计算机可以理解语言中的抽象概念和关系，从而更好地理解语言的含义。
总之，人工智能理解语言的核心机制是通过自然语言处理技术，从多个角度分析文本，理解语义和语法关系，以及利用机器学习等方法进行持续学习和优化，从而实现对语言的理解和处理。
