vignette|L'apprentissage de la lecture par Sigurður málari, siècle. La compréhension du langage naturel (NLU en anglais) ou linterprétation en langage naturel (NLI) est une sous-rubrique du traitement de la langue naturelle en intelligence artificielle qui traite de la compréhension en lecture automatique. La compréhension du langage naturel est considérée comme un problème difficile en IA. Il existe un intérêt commercial considérable dans ce domaine en raison de son application à la collecte de nouvelles, à la catégorisation des textes, à l'activation vocale, à l'archivage et à l'analyse de contenu à grande échelle. Le programme STUDENT, écrit en 1964 par Daniel Bobrow pour sa thèse de doctorat au MIT, est l'une des premières tentatives de compréhension du langage naturel par un ordinateur. Huit ans après que John McCarthy a inventé le terme d'intelligence artificielle, la dissertation de Bobrow (intitulée Natural Language Input for a Computer Problem Solving System) a montré comment un ordinateur peut comprendre un langage naturel simple pour résoudre des problèmes de mots algébriques. Un an plus tard, en 1965, Joseph Weizenbaum du MIT a écrit ELIZA, un programme interactif qui portait sur un dialogue en anglais sur n'importe quel sujet, le plus populaire étant la psychothérapie. ELIZA a travaillé par simple analyse et par substitution de mots clés dans des phrases en boîte et Weizenbaum a évité le problème de donner au programme une base de données de connaissances du monde réel ou un riche lexique. ELIZA a pourtant acquis une popularité surprenante et peut être considérée comme un précurseur très précoce des systèmes commerciaux actuels tels que ceux utilisés par Ask.com. En 1969, Roger Schank à l'Université de Stanford a présenté la théorie de la dépendance conceptuelle pour la compréhension du langage naturel. Ce modèle, en partie influencé par le travail de Syndney Lamb, a été largement utilisé par les étudiants de Schank à l'Université de Yale, tels que Robert Wilensky, Wendy Lehnert, et Janet Kolodner.