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自然语言处理（NLP）的历史源远流长。自从计算机问世以来，人们就开始探索如何处理语言。从最早的字符串算法到后来的乔姆斯基生成文法，再到自动机、随机上下文无关分析树以及KMP字符串匹配算法，计算机一直在不断进步中。

在NLP领域，诸如文本分类等任务早已成熟，例如垃圾邮件分类等，只需简单的统计方法或规则就能实现不错的性能。相比之下，在计算机视觉（CV）领域，20年前的MNIST分类问题还未得到妥善解决。90年代，随着信息检索技术的发展，一系列文本匹配算法如BM25应运而生，这推动了NLP的快速发展，而此时的CV领域显得相对沉寂。

计算机视觉领域的前身是图像处理，主要关注图片的压缩、滤波和边缘提取等。然而，早期的计算机视觉在特征提取方面遇到了很大的挑战。无论是HOG还是其他手工特征提取方法，都无法达到理想的效果，因此大规模商业化应用面临困难。与此同时，NLP领域已经利用手工特征加上支持向量机（SVM）取得了显著进展。

近年来，深度学习技术的兴起解决了计算机视觉中手工特征提取的难题。深度学习模型通常由特征提取器和分类器组成，可以自动从数据中学习特征，生成传统方法难以提取的特征，从而推动了计算机视觉的迅猛发展。

尽管NLP在深度学习浪潮中也取得了进步，但其突破并不像计算机视觉那样显著。例如，在许多文本分类任务中，复杂的双向LSTM模型的表现未必优于简单的手工特征加SVM模型。此外，传统的SVM模型具有速度快、体积小、数据需求少等优点，使得它们在某些应用场景中仍具优势。

NLP面临的更大挑战在于知识困境。与计算机视觉侧重于感知智能不同，NLP需要处理认知智能，这必然涉及到知识的表示和处理问题。然而，知识往往是分散且难以表示的，这给NLP带来了额外的挑战。

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