连接自然语言处理和计算机视觉

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，近年来获得了广泛的关注。 随着人工智能的进步，这两个分支的联系比以往任何时候都更加紧密。

这方面的一个很好的例子是自动图像描述。计算机视觉可用于分析和理解图像的内容，而自然语言处理可用于生成描述它的标题。自动图像描述通常用于社交媒体平台，以提高可访问性，并用于内容管理系统，以帮助高效地组织和标记图像。

NLP 和视觉 AI 的创新已在许多行业中带来了许多此类用例。在本文中，我们将仔细研究 NLP 和计算机视觉，并讨论它们的工作原理。我们还将探讨同时使用这两种技术的有趣应用。让我们开始吧！

理解 NLP 和视觉 AI

自然语言处理侧重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、情感分析或摘要等任务。 

同时，计算机视觉帮助机器分析和处理图像和视频。它可以用于诸如物体检测、面部识别、物体追踪或图像分类等任务。视觉AI技术使机器能够更好地理解和与视觉世界互动。

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当与 计算机视觉 结合时，NLP可以通过结合文本和图像来增加 视觉数据 的含义，从而实现更深入的理解。正如谚语所说，“一图胜千言”，当与文本配对时，它会变得更加强大，提供更丰富的见解。

NLP 和计算机视觉协同工作的示例

您可能已经在日常工具中见过 NLP 和计算机视觉的协同应用，甚至没有注意到，比如您的手机翻译图片中的文字时。

事实上，Google 翻译使用自然语言处理和计算机视觉来翻译图像中的文本。当你拍摄另一种语言的路标照片时，计算机视觉会识别并提取文本，而 NLP 会将其翻译成你喜欢的语言。 

自然语言处理和计算机视觉协同工作，使流程顺畅高效，使用户能够实时理解和交互跨语言的信息。这种技术的无缝集成打破了沟通障碍。

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

连接计算机视觉和 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，那么让我们来探讨它们如何结合在一起以实现跨模态 AI。 

跨模态 AI 结合了计算机视觉的视觉理解和 NLP 的语言理解，以处理和连接文本和图像中的信息。例如，在医疗保健领域，跨模态 AI 可以帮助分析 X 射线 并生成潜在问题的清晰书面摘要，从而帮助医生做出更快、更准确的决策。

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、语气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，解析是一种 NLU 技术，可将书面文本转换为机器可以理解的结构化格式。 

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当视觉数据包含需要理解的文本时，自然语言理解（NLU）与计算机视觉协同工作。计算机视觉使用光学字符识别 (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、阅读标志上的文本或数字化手写笔记等任务。 

自然语言理解（NLU）随后处理提取的文本，以理解其含义、上下文和意图。这种结合使系统能够做的不仅仅是识别文本。它们可以对收据中的费用进行分类，或者分析语气和情感。计算机视觉和自然语言理解（NLU）结合在一起，将视觉文本转化为有意义的、可操作的信息。

Prompt 工程

提示工程（Prompt engineering）是指设计清晰、精确和详细的输入提示，以指导生成式 AI 系统（如大型语言模型 (LLM) 和视觉-语言模型 (VLM)）生成所需输出的过程。这些提示充当指令，帮助 AI 模型理解用户的意图。

有效的提示工程需要了解模型的功能并精心设计输入，以最大限度地提高其生成准确、创造性或有见地的响应的能力。当涉及到处理文本和图像的 AI 模型时，这一点尤其重要。

以 OpenAI 的 DALL·E 模型为例。如果您要求它创建“宇航员骑在马上的逼真图像”，它可以根据您的描述生成完全符合要求的图像。这项技能在平面设计等领域非常有用，专业人士可以快速将文本想法转化为视觉模型，从而节省时间并提高生产力。

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您可能想知道这与计算机视觉有何联系——这不只是生成式 AI吗？两者实际上密切相关。生成式 AI 以计算机视觉的基础为基础来创建全新的视觉输出。

生成式 AI 模型通过文本提示创建图像，这些模型是在大量的图像数据集上进行训练的，这些数据集与文本描述配对。这使得它们能够学习语言和视觉概念（如对象、纹理和空间关系）之间的关系。 

这些模型不会像传统的计算机视觉系统那样解释视觉数据，例如识别真实世界图像中的对象。相反，它们利用对这些概念的学习理解来生成基于提示的新视觉效果。通过将这些知识与精心设计的提示相结合，生成式 AI 可以生成与用户输入相匹配的逼真而详细的图像。 

问答 (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。 

像 OpenAI 的 GPT-4o 这样的先进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。但是，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，并将其与语言理解能力相结合以提供答案。

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其他系统可以通过完全集成计算机视觉功能更进一步。这些系统可以直接分析图像或视频以识别物体、场景或文本。当与自然语言处理相结合时，它们可以处理关于视觉内容的更复杂的问题。例如，它们可以通过检测和解释视觉元素来回答“这张图片里有什么物体？”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，它使 AI 模型能够处理新的、未见过的任务，而无需专门针对这些任务进行训练。它通过使用额外的信息（如描述或语义关系）将模型已经知道的（已见过的类别）与新的、未见过的类别联系起来。 

在自然语言处理中，ZSL 通过依赖单词和概念之间的关系，帮助模型理解和处理它们未经过训练的主题。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）链接到已知概念（如鸟类）来识别它们以前从未遇到过的对象或场景。

ZSL 通过结合语言理解和视觉识别来连接 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，模型可以分析图像，同时理解相关问题，以提供准确的响应。它也适用于图像描述等任务。

主要要点

自然语言处理和计算机视觉的结合催生了能够理解文本和图像的 AI 系统。这种结合正在被应用于许多行业，从帮助自动驾驶汽车识别道路标志到改善医疗诊断和使社交媒体更安全。随着这些技术的不断进步，它们将继续让生活更轻松，并在广泛的领域开辟新的机遇。
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