Sora可以处理自然语言理解（NLU）任务的方法有很多种，其中一种常见的方法是使用深度学习模型，例如循环神经网络（RNN）或者Transformer模型。这些模型可以通过大量的训练数据学习到语言的结构和语义信息，从而实现对自然语言文本的理解和解释。
另外，Sora还可以使用一些预训练的语言模型，例如BERT、GPT等，这些模型在大规模文本数据上进行了预训练，可以实现更好的语言理解和表达能力。通过对这些模型进行微调，Sora可以在特定的NLU任务上取得更好的效果。
除了深度学习模型，Sora还可以结合一些传统的自然语言处理技术，例如词法分析、句法分析、语义角色标注等，综合利用这些技术来实现对自然语言文本的理解和处理。
总的来说，Sora处理自然语言NLU任务的关键是选择合适的模型和方法，并通过大量的数据进行训练和优化，从而实现对自然语言文本的准确理解和处理。