自然語言處理(Natural Language Processing, 簡稱為NLP)是一個不斷發展的領域，它研究如何讓計算機能夠理解、處理和生成自然語言。近年來，隨著計算機視覺技術的深入發展，視覺自動化技術對自然語言處理的提升也越來越重要。首先，視覺自動化技術可以用于自然語言的文本分類和情緒分析。利用文本分類算法，可以將文本自動分類為不同類別，例如新聞、評論等。考慮到人類對文字的情感與態度在進行語言交流中起著重要的橋梁作用，對其進行情緒分析也成為了研究熱點。通過使用深度學習的情緒分類算法，可以根據文本內容推測其情感，并且區分不同文本情感類別。可以通過基于視覺自動化的技術，實現自然語言處理過程中的自動化分類和情感分析。

其次，視覺自動化技術還能協助自然語言處理中機器翻譯的翻譯過程。機器翻譯技術是將一種語言轉換成另一種語言的技術，但翻譯準確性仍然是符號效應的大敵。許多機器翻譯系統采用的是人為定義的語法規則和詞典來進行翻譯，但是，這些規則隨著自然語言變化而變化，日益限制了機器翻譯系統的翻譯能力。為克服這種局限性，可以使用神經機器翻譯模型(NMT)來生成上下文相關的翻譯。此外，Deep Learning可以使用圖像分析輔助翻譯人員，將某些詞匯或短語翻譯為具有類似含義的感性表達，能夠充分利用圖片和文本數據之間的內在關聯性，輔助機器更為準確地進行翻譯。

最后，在自然語言處理中，視覺自動化技術還能用于文檔的信息抽取和語料庫的自動創建。將圖像特征通過自動編碼分享器訓練來實現文檔自動識別，從非結構化文本中自動提取精華內味來生成語意體系，實時推理出控制邏輯并進行相關空間變換。而通過語料庫的自動創建，我們可以訓練出更加精確深入的語言模型。這使得我們能夠根據上下文合理地預測單詞的含義，使得實現自然語言的生成和理解成為可能。

總之，在視覺自動化技術的幫助下，自然語言處理技術得以取得了質的飛躍，這使得我們能夠更加便利和準確地處理語言文本。學習視覺自動化技術對NLP技能隊伍特別重要，尤其是隨著云計算的完善和質性改變，感性文本分析和處理技能短期內將成為發展的核心獨角獸，日漸進化的KPI機器人化和RBPA(Realtime Business Process Automation)陣營也網羅日益增進數據升級，進一步說明了文本感性識別是一個極為重要的領域。未來，視覺自動化將會繼續引領自然語言處理技術的革新，讓自然語言處理變得更加便利和智能化。