自然语言处理(Natural Language Processing, 简称为NLP)是一个不断发展的领域，它研究如何让计算机能够理解、处理和生成自然语言。近年来，随着计算机视觉技术的深入发展，视觉自动化技术对自然语言处理的提升也越来越重要。首先，视觉自动化技术可以用于自然语言的文本分类和情绪分析。利用文本分类算法，可以将文本自动分类为不同类别，例如新闻、评论等。考虑到人类对文字的情感与态度在进行语言交流中起着重要的桥梁作用，对其进行情绪分析也成为了研究热点。通过使用深度学习的情绪分类算法，可以根据文本内容推测其情感，并且区分不同文本情感类别。可以通过基于视觉自动化的技术，实现自然语言处理过程中的自动化分类和情感分析。
其次，视觉自动化技术还能协助自然语言处理中机器翻译的翻译过程。机器翻译技术是将一种语言转换成另一种语言的技术，但翻译准确性仍然是符号效应的大敌。许多机器翻译系统采用的是人为定义的语法规则和词典来进行翻译，但是，这些规则随着自然语言变化而变化，日益限制了机器翻译系统的翻译能力。为克服这种局限性，可以使用神经机器翻译模型(NMT)来生成上下文相关的翻译。此外，Deep Learning可以使用图像分析辅助翻译人员，将某些词汇或短语翻译为具有类似含义的感性表达，能够充分利用图片和文本数据之间的内在关联性，辅助机器更为准确地进行翻译。
最后，在自然语言处理中，视觉自动化技术还能用于文档的信息抽取和语料库的自动创建。将图像特征通过自动编码分享器训练来实现文档自动识别，从非结构化文本中自动提取精华内味来生成语意体系，实时推理出控制逻辑并进行相关空间变换。而通过语料库的自动创建，我们可以训练出更加精确深入的语言模型。这使得我们能够根据上下文合理地预测单词的含义，使得实现自然语言的生成和理解成为可能。
总之，在视觉自动化技术的帮助下，自然语言处理技术得以取得了质的飞跃，这使得我们能够更加便利和准确地处理语言文本。学习视觉自动化技术对NLP技能队伍特别重要，尤其是随着云计算的完善和质性改变，感性文本分析和处理技能短期内将成为发展的核心独角兽，日渐进化的KPI机器人化和RBPA(Realtime Business Process Automation)阵营也网罗日益增进数据升级，进一步说明了文本感性识别是一个极为重要的领域。未来，视觉自动化将会继续引领自然语言处理技术的革新，让自然语言处理变得更加便利和智能化。
