OCR文字识别和自然语言处理是两个不同的领域，虽然它们都与文字相关，但是它们的应用场景和技术方法有很大差异。
OCR文字识别是将图像中的文字转化为机器可读的文本格式，即将扫描的纸质文档或图片中的文字内容提取出来，进行字符识别，最终得到文本内容。OCR技术是利用计算机视觉和模式识别算法，处理图像中的文字信息，将纸质的文本资源数字化，方便计算机的进一步分析和处理。常见的OCR应用场景包括数字化图书馆、自动化办公、司法卷宗数字化等。
相比之下，自然语言处理（NLP）是用计算机技术处理和分析人类语言的学科。它能够处理语料库中的大量文本信息，提取出需要的信息，对文本进行分类、聚类、情感分析等。NLP技术主要包括词法分析、句法分析、语义分析等。NLP应用非常广泛，如智能客服、机器翻译、新闻事件的情感分析等。
下面以两个场景来区分OCR文字识别和自然语言处理的差异。
场景一：在线书店购买图书
当用户在在线书店购买图书时，可能需要填写个人信息、收货地址等多个文本框。如果要使用OCR技术，可以让用户上传自己的身份证照片，通过OCR技术读取用户的姓名、身份证号等信息，自动填充个人信息文本框，提高用户填写速度和体验。
如果要使用NLP技术，可以利用自然语言处理技术识别用户输入的收货地址，并进行地址解析，自动填充收货地址文本框，提高用户填写速度和体验。
场景二：舆情监测
在舆情监测方面，利用OCR技术，可以将纸质报纸、杂志等媒体上的文章数字化，便于进行关键词搜索、文本匹配等内容分析。例如，某企业需要了解自身相关新闻报道的舆情走向，可以利用OCR技术将新闻报道中的内容提取并数字化，再使用相关的文本分析算法进行分类和情感分析等。
而利用NLP技术，则可以通过网络爬虫等方式，自动抓取新闻、博客、论坛等的内容，进行情感分析、分类、关键词提取等，从而得到更加准确有效的信息。例如，新闻报道中涉及到的关键人物、事情、地点等信息，可以用于进行舆情走势分析，了解公众对于相关事件的看法和反应。
综上所述，OCR文字识别和自然语言处理虽然有与文字相关，但是应用场景和技术方法有所不同，需要根据具体的任务选择合适的技术手段。