架起自然语言处理和计算机视觉之间的桥梁

自然语言处理 (NLP)和计算机视觉 (CV)是人工智能 (AI)的两个不同分支，近年来获得了极高的热度。得益于AI的进步，这两个分支现在比以往任何时候都更加紧密相连。

一个很好的例子就是自动图像描述生成。计算机视觉可用于分析和理解图像内容，而自然语言处理可用于生成描述图像的文字说明。自动图像描述生成广泛应用于社交媒体平台以提升无障碍体验，也常用于内容管理系统中，以帮助高效组织和标记图像。

NLP和视觉AI的创新已在各个行业催生了许多此类用例。在本文中，我们将更深入地探讨NLP和计算机视觉，并讨论它们的工作原理。我们还将探讨将这两种技术结合使用的有趣应用。让我们开始吧！

了解 NLP 和视觉 AI#

NLP专注于计算机与人类语言之间的交互。它使机器能够以有意义的方式理解、解释和生成文本或语音。它可用于执行翻译、情感分析或摘要生成等任务。

与此同时，计算机视觉帮助机器分析和处理图像与视频。它可用于诸如检测照片中的对象、面部识别、对象跟踪或图像分类等任务。视觉AI技术使机器能够更好地理解视觉世界并与之交互。

图 1. 图像分类的一个示例。

当与计算机视觉集成时，NLP可以通过结合文本和图像为视觉数据赋予意义，从而实现更深入的理解。俗话说，“一图胜千言”，当它与文本搭配使用时，会变得更加强大，提供更丰富的洞察。

NLP 与计算机视觉协同工作的例子#

你可能已经在日常工具中见过NLP和计算机视觉协同工作而甚至没有察觉，比如你的手机翻译图片中的文字时。

事实上，Google Translate同时使用了自然语言处理和计算机视觉来翻译图片中的文本。当你拍摄一张其他语言的街道路标照片时，计算机视觉会识别并提取文本，而NLP则将其翻译成你首选的语言。

NLP 和 CV 协同工作使流程流畅高效，让用户能够实时理解和交互跨语言信息。这种技术的无缝集成打破了沟通障碍。

图 2。Google的翻译功能。

以下是 NLP 和计算机视觉协同工作的其他一些应用：

• 自动驾驶汽车：CV可用于检测道路标牌、车道和障碍物，而NLP可以处理语音指令或道路标牌上的文字。
• 文档阅读器：视觉AI可以识别扫描文档或手写文字中的文本，而自然语言处理可以解释和总结这些信息。
• 购物应用中的视觉搜索：计算机视觉可以识别照片中的商品，而NLP处理搜索词以改进推荐。
• 教育工具：CV可以识别手写笔记或视觉输入，而NLP可以根据内容提供解释或反馈。

连接计算机视觉与 NLP 的关键概念#

既然我们已经了解了计算机视觉和自然语言处理的使用方式，现在让我们探讨它们如何结合以实现跨模态 AI。

跨模态AI将计算机视觉的视觉理解与NLP的语言理解结合起来，以处理和连接文本与图像之间的信息。例如，在医疗保健领域，跨模态AI可以帮助分析X射线并生成一份清晰的潜在问题书面摘要，从而帮助医生更快、更准确地做出决策。

自然语言理解 (NLU)#

自然语言理解是NLP的一个特殊子集，专注于通过分析文本的意图、上下文、语义、语调和结构来解释和提取文本的含义。虽然NLP处理原始文本，但NLU使机器能够更有效地理解人类语言。例如，句法分析是一种NLU技术，它将书面文本转换为机器可以理解的结构化格式。

图 3。NLP与NLU的关系。

当视觉数据包含需要理解的文本时，NLU会与计算机视觉协同工作。计算机视觉使用诸如光学字符识别 (OCR)等技术，从图像、文档或视频中提取文本。这可能包括扫描收据、读取标牌上的文字或将手写笔记数字化等任务。

然后，NLU 处理提取的文本以理解其含义、上下文和意图。这种结合使系统不仅能够识别文本，还能对收据中的费用进行分类或分析语气和情感。总之，计算机视觉和 NLU 将视觉文本转化为有意义、可操作的信息。

提示工程#

提示词工程是设计清晰、精确且详细的输入提示词的过程，旨在指导生成式AI系统（如大语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM)）产生所需的输出。这些提示词充当指令，帮助AI模型理解用户的意图。

有效的提示词工程需要了解模型的功能并精心设计输入，以最大程度地发挥其生成准确、具有创造性或深刻见解的响应的能力。在处理文本和图像的AI模型时，这一点尤为重要。

以OpenAI的 DALL·E模型为例。如果你要求它创作“一张骑马的宇航员的写实照片”，它就能根据你的描述准确生成相应内容。这项技能在图形设计等领域超级实用，专业人员可以快速将文字创意转化为视觉样机，从而节省时间并提高生产力。

图 4。使用OpenAI的DALL-E创建的图像。

你可能想知道这与计算机视觉有什么关系——这不就是生成式AI吗？其实这两者密切相关。生成式AI建立在计算机视觉的基础之上，用以创造全新的视觉输出。

根据文本提示创建图像的生成式AI模型是在包含图像及文本描述的大型数据集上进行训练的。这使它们能够学习语言与诸如对象、纹理和空间关系等视觉概念之间的联系。

这些模型不像传统计算机视觉系统那样（例如识别真实世界图像中的对象）来解释视觉数据。相反，它们利用对这些概念已学习到的理解，根据提示词生成新的视觉效果。通过将这些知识与精心设计的提示词相结合，生成式AI可以产生符合用户输入的逼真且详细的图像。

问题回答 (QA)#

问答系统旨在理解自然语言问题并提供准确、相关的答案。它们使用信息检索、语义理解和深度学习等技术来解释和响应查询。

诸如OpenAI的GPT-4o之类的高级模型可以处理视觉问答 (VQA)，这意味着它们可以分析并回答关于图像的问题。然而，GPT-4o并不直接执行计算机视觉任务。相反，它使用专门的图像编码器来处理图像、提取特征，并将其与语言理解相结合以提供答案。

图 5. ChatGPT 的视觉问答能力。图片作者。

其他系统可以更进一步，全面集成计算机视觉功能。这些系统可以直接分析图像或视频以识别对象、场景或文本。当与自然语言处理结合时，它们可以处理关于视觉内容的更复杂问题。例如，通过检测和解释视觉元素，它们可以回答“这张图片里有哪些对象？”或“这段视频里是谁？”。

零样本学习 (ZSL)#

零样本学习 (ZSL)是一种机器学习方法，允许AI模型在未经过专门训练的情况下处理新的、未见过的任务。它是通过利用额外的信息（如描述或语义关系）来实现这一点的，从而将模型已知的内容（已见类别）连接到新的、未见过的类别。

在自然语言处理中，ZSL通过依靠词语和概念之间的关系，帮助模型理解和处理它们未受过训练的主题。类似地，在计算机视觉中，ZSL允许模型通过将视觉特征（如翅膀或羽毛）与已知概念（如鸟类）链接起来，来识别它们从未遇到过的对象或场景。

ZSL 通过将语言理解与视觉识别相结合来连接 NLP 和 CV，使其特别适用于涉及两者的任务。例如，在视觉问答中，模型可以在理解相关问题的同时分析图像，以提供准确的响应。它对于图像字幕等任务也很有用。

关键要点#

将自然语言处理和计算机视觉结合起来，催生了能够同时理解文本和图像的AI系统。这种组合正被广泛应用于许多行业，从帮助自动驾驶汽车读取道路标牌到改善医学诊断以及让社交媒体更安全。随着这些技术的不断进步，它们将继续简化生活，并在广泛的领域中开启新的机遇。要了解更多信息，请访问我们的GitHub存储库，并与我们的社区互动。在我们的解决方案页面上探索自动驾驶汽车和农业中的AI应用。🚀