2020年自然語言處理行業市場需求及行業發展概況

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自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統。因而它是計算機科學的一部分。

1949年，美國人威弗首先提出了機器翻譯設計方案。20世紀60年代，國外對機器翻譯曾有大規模的研究工作，耗費了巨額費用，但人們當時顯然是低估了自然語言的復雜性，語言處理的理論和技術均不成熱，所以進展不大。人類的日常生活離不開語言，自然語言作為一種最直接和簡單的表達工具無處不在，自然語言處理是將人類交流溝通所用的語言經過處理轉化為機器所能理解的機器語言，是一種研究語言能力的模型和算法框架，是語言學和計算機科學的交叉學科。計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。因為感知可以看作是從感官信號中提取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。作為人工智能的一個重要分支，在數據處理領域也占有越來越重要的地位，如今被大多數人熟知和應用。自然語言的處理流程大致可分為五步：獲取預料、對語料進行預處理、特征化、模型訓練、對建模后的效果進行評價。作為人工智能的一個組成部分，自然語言處理（NLP）的研究對象是計算機和人類語言的交互，其任務是理解人類語言并將其轉換為機器語言。在目前的商業場景中，NLP技術用于分析源自郵件、音頻、文件、網頁、論壇、社交媒體中的大量數據。市場前景巨大。NLP應用的最大挑戰來自識別人類帶有不同模式、語調、發音的語音，并將其轉換為可編程語言，其意義在于可與人類實現最基本和最高級的交互。未來，人們可以用口述代替手工輸入程序。自然語言處理（NLP）正處于歷史上最好的發展時期，技術在不斷進步并與各個行業不斷融合、落地。據中金企信國際咨詢公布的《2020-2026年中國自然語言處理市場競爭策略及投資可行性研究報告》統計數據顯示：全球自然語言處理市場規模預計獎從2016年的76.3億美元增長到2021年的160.7億美元，復合年增長率16.1%。根據提供的數據，2017年中國人工智能智能市場規模高達237億元，其中自然語言處理市場49.77億元，占比21%。數據顯示，2018年我國NLP（自然語言處理）技術市場規模達到20.6億元，同比增長52.6%。未來隨著NLP技術不斷進步，將具有大規模的市場需求和可擴展的巨大市場空間。NLP廣泛應用于智能駕駛、醫療、金融、保險、IT、電信、政府、國防、航空航天、傳媒、廣告、學術和教育領域。其中智能駕駛、IT、電信、國防和航空航天是主要的應用領域。研究顯示2020年之前交互式語音識別在其他領域的應用將繼續增加。隨著自然語言處理技術和行業經驗的充分結合，未來會有越來越多辦公場景將會被計算機代替。現在的比例不到1%，十年之后能夠到50%，甚至更多。未來大型企業、政府機構等都會裝備相應的智能RPA系統代替人工作。

未來自然語言處理的發展趨勢是NLP與許多領域的深度結合，從而為各相關行業創造價值。銀行、電器和醫學等領域對自然語言處理的需要都在日益提高，NLP+與各行業的結合越緊密，專業化的服務趨勢就會越來越強。

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