Sora可以處理自然語言理解（NLU）任務的方法有很多種，其中一種常見的方法是使用深度學習模型，例如循環神經網絡（RNN）或者Transformer模型。這些模型可以通過大量的訓練數據學習到語言的結構和語義信息，從而實現對自然語言文本的理解和解釋。
另外，Sora還可以使用一些預訓練的語言模型，例如BERT、GPT等，這些模型在大規模文本數據上進行了預訓練，可以實現更好的語言理解和表達能力。通過對這些模型進行微調，Sora可以在特定的NLU任務上取得更好的效果。
除了深度學習模型，Sora還可以結合一些傳統的自然語言處理技術，例如詞法分析、句法分析、語義角色標注等，綜合利用這些技術來實現對自然語言文本的理解和處理。
總的來說，Sora處理自然語言NLU任務的關鍵是選擇合適的模型和方法，并通過大量的數據進行訓練和優化，從而實現對自然語言文本的準確理解和處理。
