自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 是相关但不同的领域。 NLP 是机器学习的一个专门子领域，专注于使机器能够理解、解释和生成人类语言。 相比之下，机器学习是一门更广泛的学科，它开发能够从数据中学习模式以做出预测或决策的算法。 虽然 NLP 严重依赖 ML 技术，但其对语言数据（文本或语音）的独特关注引入了特定的挑战，例如歧义、上下文依赖性和句法复杂性，而通用 ML 方法并不总是能够解决这些挑战。
一个关键的区别在于所使用的数据和技术的类型。 机器学习算法通常处理结构化的数值数据（例如，销售额、传感器读数），并采用回归、决策树或聚类等方法。 然而，NLP 处理的是非结构化的文本或音频数据，需要进行预处理步骤，例如分词（将文本拆分为单词或子词）和嵌入（将单词转换为数值向量）。 例如，训练情感分析模型 (NLP) 涉及解析句子以识别情感线索，而通用 ML 模型可能根据面积等数值特征预测房价。 NLP 还使用诸如 transformers 之类的专用架构，这些架构可以处理序列数据和上下文，而 ML 可能会使用更简单的模型来处理表格数据。
另一个区别是问题的范围。 NLP 解决诸如机器翻译、命名实体识别或问答之类的问题——这些问题本质上与语言结构相关。 同时，机器学习适用于更广泛的领域，从图像识别（计算机视觉）到欺诈检测（金融）。 例如，ML 模型可以对猫和狗的图像进行分类，而 NLP 系统可以总结新闻文章。 然而，这两个领域存在重叠：现代 NLP 系统（如聊天机器人）将 ML 模型（如神经网络）与语言规则相结合。 从事 NLP 工作的开发人员既需要 ML 基础知识（例如，训练/评估管道），也需要特定领域的知识（例如，语法、语义）才能有效地处理特定于语言的挑战。