自然语言处理(NLP)是人工智能的一个子集，人工智能涉及使用自然语言而不是编码语言或字节语言在人和机器之间进行通信。它提供了以更容易和有效的方式向机器发出指令的能力。
自然语言理解(NLU)是人工智能的一个领域，它处理用户用自然语言提供的输入数据，如文本数据或语音数据。这是一种使计算机和人类之间的交互的方式，就像人类使用自然语言，如英语，法语，印地语等。
自然语言生成(NLG)是自然语言处理的一个子组件，它帮助根据用户提供的输入生成自然语言的输出。该组件以提供输入的同一种语言响应用户，比如用户用英语问了一些问题，然后系统将以英语返回输出。
以下是NLP与NLU和NLG的区别:
| 编号 | 自然语言处理(NLP) | 自然语言理解(NLU) | 自然语言生成(NLG) |
|---|---|---|---|
| 1 | 它最初是由艾伦·图灵(Alan Turing)创立的，目的是让机器理解任何文件的上下文，而不是把它当作简单的单词。 | 它探索了使计算机能够掌握用户用英语、印地语等人类语言提供的指令的方法。 | 这使得计算机能够在理解用户输入的自然语言(如英语、印地语等)后产生输出。 |
| 2 | 它在1950年左右出现。 | 这个概念始于1866年左右。 | 它是在1960年左右出现的。 |
| 3 | 它分为词汇分析、句法分析、语义分析、披露整合和语用分析五个阶段。 | 它分为三个阶段，第一个阶段是解释输入的信息，第二个阶段是将文本转换成其他语言，第三个阶段是根据给定的信息进行推断。 | 它也分为三个阶段，第一阶段理解信息，第二阶段制定提供输出的方法，第三阶段实现以自然语言提供输出。 |
| 4 | 自然语言处理的应用包括智能辅助、语言翻译、文本分析等。 | NLU的应用包括语音识别、情感分析、垃圾邮件过滤等 | NLG的应用包括聊天机器人、语音助手等。 |
| 5 | 它利用传感器作为输入，并使用不同的层来处理数据，然后提供输出。 | 传感器和处理器用于接收输入和处理信息。 | 经过理解和处理后，使用执行机构提供输出。 |
| 6 | 它把自然语言的指令转换成计算机语言，计算机经过处理后再用自然语言返回信息。 | 将用户提供的非结构化数据转换为结构化或有意义的信息。 | 它为用户生成结构化数据。 |
| 7 | 它利用不同的策略来理解自然语言，并给出相应的反馈。 | 它涉及不同的分析阶段。 | 它有不同的生成阶段。 |
| 8 | 它利用一种学习机制来提供有效的结果。 | 它首先将自然语言转换为机器语言进行理解。 | 它为文本话语制定计划。 |
