自然语言理解是所有支持计算机理解文本内容的方法的总称，其任务主要包括文本分类、词法分析、实体分割、语义分析、文本匹配、信息抽取以及阅读理解等。

基本上是正确的。自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）是指通过计算机技术对自然语言文本进行分析、理解和处理的过程。它包括了多个任务，如文本分类、词法分析、实体识别、语义分析、情感分析、文本匹配、信息抽取、关系抽取、问答系统、阅读理解等等。这些任务的目标是从自然语言文本中提取出有用的信息，理解文本的语义和结构，为人工智能的应用提供基础支撑。

需要注意的是，虽然自然语言理解包括了多个任务，但不同的研究者和机构对其具体的定义和范围可能有所不同。有些人可能会将自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）也归为自然语言理解的范畴之内，因为它们都涉及到了人工智能对自然语言的处理和应用。