自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 是人工智能的不同子领域，它们关注不同类型的数据并使用不同的技术方法。 NLP 处理理解和生成人类语言，而计算机视觉处理和解释视觉数据，如图像或视频。 核心区别在于它们的输入数据：NLP 处理文本（单词、句子），而 CV 处理像素、形状和空间关系。 例如，NLP 模型可能会分析推文中的情绪，而 CV 系统可以识别照片中的对象。
每个领域中使用的技术方法也不同。 NLP 严重依赖于诸如分词（将文本分解为单词或子词）、嵌入（将单词映射到数值向量）和注意力机制（识别重要上下文）之类的技术。 诸如 BERT 或 GPT 之类的模型处理顺序数据，通常使用 transformers 来处理语言中的长程依赖关系。 相比之下，计算机视觉采用卷积神经网络 (CNN) 来检测网格状像素数据中的模式。 例如，CNN 可能会使用过滤器来识别图像中的边缘，然后再识别更高层次的特征（如面部）。 虽然 transformers 最近已用于 CV（例如，Vision Transformers），但视觉数据的空间层次结构仍然是关键重点。
应用和挑战也突出了这些差异。 NLP 为聊天机器人、翻译服务（例如，Google 翻译）和文本摘要提供支持，但在歧义、讽刺或低资源语言方面存在困难。 计算机视觉支持面部识别、医学影像分析和自动驾驶汽车导航，但面临诸如遮挡（对象相互阻挡）或不同的光照条件等问题。 开发 NLP 的开发人员可能会使用诸如 spaCy 或 Hugging Face Transformers 之类的库，而 CV 工程师可能会利用 OpenCV 或 PyTorch 以及诸如 ResNet 之类的 CNN 架构。 这两个领域都需要特定领域的预处理：NLP 处理停用词删除和词形还原，而 CV 规范化像素值并应用诸如旋转或裁剪之类的数据增强。