这是一个相当复杂的任务，需要使用自然语言处理（NLP）技术和算法。这里有一个简单的例子来说明如何创建一个简单的自然语言响应程序：

```python
import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections

pairs = [
    ['我的名字是 (.*)', ['hi %1']],
    ['(hi|hello|hey|hola)', ['hello there', 'hi there', 'hey there']],
    ['(.*) in (.*) is fun', ['%1 in %2 is indeed fun']],
    ['(.*)(location|city) ?', 'I am an AI, I do not have a physical location'],
    ['(.*) created you ?', ['I was created by a team of developers to assist people']],
    ['(.*) (weather|temperature) in (.*)', ['Sorry, I am not able to provide information on the weather or temperature']],
    ['(.*) help (.*)', ['I am here to help you, what do you need help with?']],
    ['how are you ?', ['I am doing well, thank you']],
    ['(.*) (sports|game|team)', ['I am not programmed to provide specific information on sports, games or teams']],
    ['(.*)', ['I am sorry, I do not understand what you are saying']]
]

chatbot = Chat(pairs, reflections)
chatbot.converse()
```

以上是一个使用`nltk`库中`Chat`类和`reflections`字典创建的简单聊天机器人。我们定义了一些`pairs`列表，其中包含了一组模式和响应。例如，当用户输入包含“我的名字是 ”这个短语时，聊天机器人将回应“hi + 用户提供的名字”。模式和响应可以根据需要进行修改和扩展。

在上面的示例中，我们只是展示了如何创建一个非常基础的自然语言响应程序。实际应用中，需要使用更复杂的技术和算法，例如机器学习、深度学习、语义分析等，以便更准
创建一个程序，解析自然语言并提供适当的回应。