要利用机器学习提高自然语言理解效果，可以考虑以下几个步骤
首先需要收集大量的文本数据，并对其进行处理和清洗，以便用于训练机器学习模型。清洗数据包括去除停用词、标点符号、数字、网址等不必要的信息，将文本转化成标准格式等。
选择适合自然语言理解任务的机器学习模型，如深度神经网络、逻辑回归、决策树等，并使用清洗好的数据集对其进行训练。在训练时要注意调整超参数以获得更好的效果。
为了获得更好的自然语言理解效果，可以考虑使用一些技巧来调整和优化模型，例如使用预训练模型、加入注意力机制、使用多任务学习等。
在模型训练完成后，需要使用测试集对其进行测试和评估。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。如果模型效果不好，可以回到前面的步骤进行调整和优化。
在模型经过测试和评估后，可以将其应用于实际的自然语言理解任务中。可以将模型部署到云端服务器或本地服务器上，以便在需要时快速调用。
总的来说，提高自然语言理解效果需要不断地收集和处理数据、选择和训练模型、调整和优化模型、测试和评估模型，并将其应用于实际任务中。这是一个迭代的过程，需要不断地尝试和优化。