对话系统中的上下文理解是通过机器学习和自然语言处理技术来实现的。首先，系统会将对话中的历史上下文进行处理和编码，以便能够理解和分析之前的对话内容。这可以通过使用循环神经网络（RNN）或者是注意力机制等技术来实现。

  在对话系统中，上下文理解的过程可以分为两个关键步骤：上下文建模和上下文推断。

  在上下文建模阶段，对话系统会将对话历史进行编码表示，将之前的对话内容转换为可以被模型理解和处理的形式。常见的编码方法包括循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等。这些模型可以捕捉到上下文中的语义和语法信息。

  在上下文推断阶段，对话系统会使用编码后的上下文信息来推断当前对话的含义和意图。这可以通过应用机器学习模型，如逻辑回归、支持向量机等来实现。这些模型可以根据上下文信息对用户的意图进行分类和分析。

  另外，对话系统还可以利用注意力机制来帮助上下文理解。注意力机制可以使模型有选择性地关注对话历史中的重要部分，并将注意力分布应用于上下文理解的各个步骤。这样可以提高系统在多轮对话中的性能和准确性。

  总结来说，上下文理解是通过编码对话历史和推断当前对话意图的机器学习和自然语言处理技术来实现的。