计算机理解词语主要依赖于以下几个方面的技术和方法：
编码 ：计算机以二进制形式（如“UTF-8”编码）存储和传输文字。因此，当我们输入文字时，计算机实际上看到的是这些文字的编码形式，而不是我们人类所看到的字符。自然语言处理（NLP）技术
词网（WordNet）：
这是一种传统的方法，通过定义每个词的各种属性来理解词语。例如，“好”和“优秀”在WordNet中可能有不同的词性和含义。
词典和词库：这些包含了单词及其同义词、上位词等信息的数据库，帮助计算机理解词语的含义。
语料库和语料组织规则（语法）：计算机通过分析大量的文本数据（语料库），学习语言的结构和规则，从而理解词语在特定上下文中的含义。
自动分词：
汉语书面文本以字为基本单位，词和词之间没有明显的分隔符号。因此，计算机需要使用自动分词技术将文本切分成一个个词语。这是一个高度智能化的过程，涉及到词的概念模糊性、词和短语界限的动态性等问题。
上下文理解：
计算机在理解词语时，还会考虑上下文信息。例如，“吃饭”这个词在不同的上下文中可能有不同的含义，如“吃饭时间”或“吃饭这个行为”。
通过这些技术和方法，计算机可以逐步理解和解析我们输入的词语，并给出相应的反馈或执行相应的操作。