自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）和自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是自然语言处理（NLP）的两个核心子领域，它们有着明显的区别。

以下是对这两者区别的清晰归纳： 一、目标和功能： 自然语言生成（NLG）： 目标：将计算机内部的数据、信息等转换为人类可读的文本信息。

功能：旨在使计算机能够像人类一样自然地表达和生成文本信息。

自然语言理解（NLU）： 目标：分析理解输入文本的语义信息和语义意图。

功能：重在理解人类自然语言的含义和上下文，从而实现对知识的有效应用。

二、技术特点： 自然语言生成（NLG）： 侧重于如何规划和构建语句通顺、逻辑相关、符合人类理解的文本。

生成的文本信息应具有高度的自然性，即符合人类语言的语法、语义和语境。

自然语言理解（NLU）： 需要在多个假设中选择最有可能的一个或者多个作为最终的输出。

涉及词形、语法、语用、篇章到最后的语义解析等多个层面。

三、应用场景： 自然语言生成（NLG）： 广泛应用于智能客服、语音助手、新闻报道、自动摘要等场景。

例如，在智能客服中，NLG可以帮助自动生成回复用户的消息，提高服务效率。

自然语言理解（NLU）： 应用于文本分类、词性标注、语义角色标注、自动问答、阅读理解等任务。

例如，在自动问答系统中，NLU可以帮助计算机理解用户的问题并给出准确的答案。

综上所述，自然语言生成和自然语言理解在自然语言处理的领域中各自扮演着不同的角色。

前者侧重于将计算机内部信息转换为人类可读的文本，而后者则侧重于理解和解析人类输入的自然语言文本。