自然语言处理（NLP） vs 自然语言理解（NLU）

自然语言处理，是Natural Language Processing， 简称NLP 自然语言理解，是Natural Language Understanding，简称NLU。

1、概括来说，NLP，除了NLU（图中红框部分），还包含理解之前的处理阶段、和理解之后的应用阶段。也就是说，NLU是NLP的子集——他们不是并集、更不是等价的概念。这里，是很多AI从业人员都容易混淆的，大家可以先记住这个概念关系：NLU是NLP的子集。

2、其他： 1）左边最底部，是最基础的大数据、机器学习和语言学（Linguistics）；

2）往上看，是知识图谱（Knowledge Graph），其中包含了实体图谱、注意力图谱和意图图谱。

3）再往上，左侧是语言理解（Language Understanding），右侧是语言生成（Language Generation）——

语言理解，包含了Query理解、文本理解、情感分析（Sentiment Analysis）等，还有词法（Lexical）、句法（Syntax）和语义（Semantic）等不同层次的分析。

语言生成，包含了写作、阅读理解等等。

4）最上方，是系统层面，包含了问答系统、机器翻译和对话系统。

5）最右侧，是各种应用场景，包含搜索、feeds流、O2O、广告等等。

（图7~9）NLP是AI的最大瓶颈；语言生成是NLP的最前沿。——这2点，大家知道就可以了。