自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 是相互关联的领域，但它们侧重于不同的方面。机器学习是一种通用方法，用于训练模型以识别模式并根据数据进行预测。它不限于任何特定类型的数据，并且通常应用于图像、数值数据集或文本。另一方面，NLP是人工智能的一个专门领域，专注于语言数据 -- 文本或语音。
虽然机器学习构成了现代NLP的支柱，但NLP将语言规则和领域知识与ML技术相结合，以分析，理解和生成人类语言。例如，ML可能涉及训练模型以对图像进行分类，而NLP将这些模型应用于情感分析、机器翻译或问答等任务。
一个关键的区别在于预处理: NLP需要文本预处理步骤，如标记化，词组提取和停止词的处理，这是语言数据所独有的。此外，NLP模型通常利用词嵌入 (例如，Word2Vec或BERT) 和针对语言理解定制的转换器。
总之，ML是一个涵盖各种应用的通用领域，而NLP是ML和语言学的重点应用，专门用于理解和与人类语言交互。