NLU（自然语言理解）和NLP（自然语言处理）是人工智能领域中的两个重要分支，它们在处理语言和文本方面有着不同的目标和任务。

NLU的目标是让计算机能够理解和解释人类语言，主要涉及语义理解、文本分类、实体识别、情感分析等方面。例如，在NLU中，我们需要理解“狗”这个单词在各种不同的语境中的意义，或者识别出“我喜欢看电影”这个句子中的情感色彩。

而NLP的目标则更侧重于自然语言处理，即对语言和文本进行各种形式的处理和分析。NLP的主要任务包括分词、词性标注、句法分析、语义角色标注、篇章分析等。例如，在NLP中，我们可能会使用分词算法将句子分割成各个词语，或者使用句法分析算法识别出句子中的主语、谓语、宾语等语法结构。

总的来说，NLU更侧重于语言的理解和语义分析，而NLP则更侧重于语言的处理和分析。这两者并不是完全独立的领域，它们在很多方面都有交叉和重叠。在实际应用中，NLU和NLP通常需要相互配合，才能实现更为复杂的人工智能任务。