自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 通常结合使用，创建能够理解视觉和文本数据的系统。一个关键应用是视觉问答 (VQA)，模型在其中回答关于图像的问题。例如，给定一张街景照片，用户可能会问：“这辆车是什么颜色？”系统使用 CV 检测物体，使用 NLP 解析问题，然后结合两者生成答案。像 ViLBERT 或 LXMERT 这样的模型使用 Transformer 架构对齐文本和视觉特征，从而能够执行识别物体之间关系或描述场景中动作等任务。这在无障碍工具中很有用，例如帮助视障用户理解图像，或在根据用户查询分析产品图像的客户支持系统中很有用。
另一个应用是图像字幕生成，其中 NLP 为图像生成描述性文本。例如，一张海滩照片可能会生成一个字幕，如“阳光灿烂的一天，海浪拍打着海岸。”这涉及使用卷积神经网络 (CNN) 等 CV 技术提取视觉特征，以及使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 等 NLP 模型生成连贯的句子。TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供用于训练此类模型的库。实际应用包括为网站自动生成 alt 文本（提高可访问性）或通过标记带有违反准则字幕的图像进行内容审核。经常使用 BLEU 或 CIDEr 等指标评估字幕质量，确保输出符合人类预期。
第三个应用是多模态搜索，用户可以使用文本和图像同时查询数据库。例如，搜索“与这张图片相似但颜色为蓝色的鞋子”结合了鞋子的照片和文本修饰符。OpenAI 的 CLIP (对比语言-图像预训练) 是这方面的一个杰出模型，它将图像和文本嵌入到共享空间中进行检索。开发者可以使用 API 或 Hugging Face Transformers 等框架实现此功能。用例包括电子商务平台（根据视觉和文本标准查找产品）或媒体档案（使用场景描述查找视频）。这种方法通过利用两种模态的上下文来提高搜索准确性，减少对单独手动标记或元数据的依赖。