着重于语言理解。随着网际网路的扩张，人写的文字随处可见，如果有程式能够理解自然语言，会带来广泛、令人振奋的机会，包括改良的搜索引擎、自动化客服、以及线上教育。语言理解的早期成果包括应用贝氏统计进行光学字符识别。其它贝氏统计的语言分析应用包括分析《联邦党人文集》以决定作者是谁。理解口语方面，最初是奠基于1960、1970年代信号模拟的成果——分析未知的信号，从中找寻类型，并且根据历史做出预测。这种信号模拟应用于语言，最早、还算成功的一例是在1989年利用隐马尔可夫模型达成。这些统计方法更近期被应用在较