DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是三种常见的神经网络模型，它们在自然语言处理领域中都有应用，但它们之间有一些区别。

1. 神经元之间的连接方式：DNN是一种全连接的神经网络，每个神经元都可以与输入层或输出层中的所有神经元相连。CNN是一种卷积神经网络，它的神经元之间是通过卷积操作进行连接的，每个卷积核可以与输入层的一部分神经元相连。RNN是一种循环神经网络，它的神经元之间是循环连接的，每个神经元的输出可以反馈到其输入中。
2. 对输入数据的处理方式：DNN对输入数据进行逐个处理，即每次输入一个向量，得到一个输出向量。CNN对输入数据进行卷积操作，即通过卷积核在输入数据上滑动来计算特征。RNN对输入数据进行循环处理，即通过神经元之间的循环连接来处理序列数据。
3. 应用场景：DNN适用于处理高维度的数据，如图像、语音和自然语言文本等。CNN适用于图像处理和自然语言处理中的特征提取。RNN适用于处理序列数据，如语音、自然语言文本等。
4. 训练方法：DNN和CNN通常使用反向传播算法进行训练，通过优化损失函数来更新网络中的参数。RNN也可以使用反向传播算法进行训练，但由于梯度消失和梯度爆炸等问题，训练难度较大。

总之，DNN、CNN和RNN在神经元之间的连接方式、对输入数据的处理方式和应用场景上有所不同。在自然语言处理领域中，这三种模型都有应用，可以根据不同的任务和问题选择适合的模型。