自然语言处理 (NLP) 在多模态 AI 中扮演着关键角色，它使系统能够结合图像、音频或传感器输入等其他数据类型来处理、解释和生成文本。多模态 AI 系统旨在通过整合多种模态来模仿人类的理解能力，而 NLP 则充当非结构化文本与其他形式数据之间的桥梁。例如，回答有关照片问题的虚拟助手依赖于 NLP 来解析用户查询（“这张图片里有什么？”），并将其与计算机视觉输出结合起来生成连贯的响应。如果没有 NLP，系统将无法对语言输入进行语境化或生成基于文本的答案，从而限制其用途。
NLP 为多模态流程贡献了特定技术，例如语义分析、实体识别和语言生成。这些能力使系统能够将文本信息与非文本数据对齐。例如，在视频字幕生成中，NLP 模型通过分析视觉帧（由计算机视觉处理）和伴随的音频转录来生成描述性文本。类似地，在医学诊断等应用中，NLP 从患者笔记中提取症状，而影像模型分析 X 光片；将两者结合可以提高诊断准确性。Transformer 模型处理序列数据，通常通过处理文本以及像素或音频嵌入来适应多模态任务。CLIP（对比语言-图像预训练）等工具展示了经过 NLP 训练的模型如何对齐视觉和文本表示，用于零样本图像分类等任务。
构建多模态系统的开发者必须解决模态对齐和高效数据融合等挑战。NLP 模型需要处理文本与其他数据之间的不匹配问题，例如，确保字幕准确反映图像内容，避免幻觉。跨模态注意力机制或联合嵌入空间等技术有助于将文本与其他模态关联起来。实际考虑因素包括选择支持多输入模型的框架（例如 PyTorch 或 TensorFlow），以及针对实时用例（如实时翻译应用）优化延迟。测试也至关重要：结合语音命令和地图的导航应用必须验证 NLP 解析的地址与地理坐标是否匹配。通过解决这些挑战，NLP 能够构建强大的多模态系统，充分利用每种数据类型的优势。