無監督特徵正交化的概念確實可以應用於其他領域的表示學習，如自然語言處理（NLP）和語音識別。這一概念的核心在於將不同類型的特徵進行有效分離，以便更好地捕捉數據中的潛在結構和模式。
在自然語言處理中，無監督特徵正交化可以用於將語言的語法特徵與語義特徵分開，這樣可以幫助模型更好地理解文本的結構和意義。例如，通過正交化詞彙的語法信息和上下文信息，模型可以在進行文本分類或情感分析時，獲得更穩健的表示。
在語音識別領域，無監督特徵正交化可以用於分離語音信號中的語音特徵和噪聲特徵，從而提高語音識別的準確性。這樣的分離可以幫助模型在嘈雜環境中更好地識別語音，並提高其在不同語音來源和口音下的穩健性。
總之，無監督特徵正交化的概念具有廣泛的應用潛力，能夠促進各種領域的表示學習，並提高模型在不同任務中的性能。