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2023-2029年中国自然语言处理行业发展动态及投资方向研究报告
语言处理
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2023-2029年中国自然语言处理行业发展动态及投资方向研究报告

发布时间:2023-04-14 10:08:48

《2023-2029年中国自然语言处理行业发展动态及投资方向研究报告》共十三章,包含OpenAI公司发展概述,自然语言处理行业重点企业研究,自然语言处理行业发展前景和市场空间测算等内容。

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内容概况

智研咨询发布的《2023-2029年中国自然语言处理行业发展动态及投资方向研究报告》共十三章。首先介绍了自然语言处理行业市场发展环境、自然语言处理整体运行态势等,接着分析了自然语言处理行业市场运行的现状,然后介绍了自然语言处理市场竞争格局。随后,报告对自然语言处理做了重点企业经营状况分析,最后分析了自然语言处理行业发展趋势与投资预测。您若想对自然语言处理产业有个系统的了解或者想投资自然语言处理行业,本报告是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章自然语言处理定义和产业界定

1.1 自然语言处理的定义

1.2 自然语言处理环节

1.2.1 词法分析

1.2.2 句法分析

1.2.3 语义分析

1.2.4 语用语境分析

1.3 自然语言处理历史沿革

1.3.1 早期自然语言处理

1.3.2 统计自然语言处理

1.3.3 神经网络自然语言处理

1.4 自然语言处理研究范围界定

第二章自然语言处理技术发展概述

2.1 相关概念

2.1.1 信息抽取(IE)

2.1.2 自动文摘

2.2.3 语音识别技术

2.1.4 Transformer 模型

2.2 自然语言处理技术

2.2.1 基于传统机器学习的自然语言处理技术

2.2.2 基于深度学习的自然语言处理技术

2.3 自然语言处理技术难点

2.3.1 内容的有效界定

2.3.2 消歧和模糊性

2.3.3 有瑕疵的或不规范的输入

2.3.4 语言行为与计划

2.4 自然语言处理工具和平台

第三章自然语言处理关联技术和研究热点

3.1 自然语言处理关联技术

3.1.1 计算机科学

3.1.2 互联网技术

3.1.3 机器学习方法

3.2 自然语言处理研究热点

3.2.1 预训练技术

3.2.2 图神经网络技术

(1)图卷积神经网络

(2)基于空间的图卷积神经网络

第四章自然语言处理技术的应用

4.1 自然语言处理技术应用发展概述

4.2 情感分析

4.3 聊天机器人

4.4 语音识别

4.5 机器翻译

4.6 自动问答

4.7 信息检索

第五章自然语言处理产业链与商业模式

5.1 自然语言处理产业链模型

5.2 自然语言处理产业链上游

5.2.1 芯片供应商

5.2.2 云服务供应商

5.2.3 数据

5.3 自然语言处理产业链中游

5.4 自然语言处理产业链下游

5.4.1 企业用户

5.4.2 个人用户

5.5 自然语言处理商业模式

5.5.1 模式一:生态构建者——全产业链生态+场景应用作为突破口

5.5.2 模式二:技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口

5.5.3 模式三:应用聚焦者——场景应用

5.5.4 模式四:垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态

5.5.5 模式五:基础设施提供者——从基础设施切入,并向产业链下游拓展

第六章中国自然语言处理行业发展分析

6.1 自然语言处理行业市场现状

6.2 自然语言处理行业财务分析

6.3 自然语言处理行业竞争格局

6.4 中国自然语言处理行业主要参与者

第七章自然语言处理现象级应用——ChatGPT

7.1 ChatGPT简介

7.2 ChatGPT主要功能

7.3 ChatGPT发展趋势

7.3.1 机器学习

7.3.2 神经网络

7.3.3 Transformer算法

7.4 GPT算法的发展历程

7.5 ChatGPT与InstructGPT的比较

7.5.1 ChatGPT与InstructGPT的相同点

7.5.2 ChatGPT与InstructGPT的不同点

第八章ChatGPT的应用和潜力

8.1 ChatGPT的应用

8.1.1 ChatGPT打开海量应用场景

8.1.2 ChatGPT有望成为下一代搜索引擎的催化剂

8.2 ChatGPT的提升空间

8.2.1 可能写出看似合理但不正确或荒谬的答案

8.2.2 对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感

8.2.3 模型通常过于冗长并过度使用某些短语

8.2.4 模型拒绝不当请求,有时会响应有害指令或表现偏见行为

第九章ChatGPT的技术线路

9.1 基于GPT-3.5,GPT-4预计提升更明显

9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型

9.1.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能

9.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能

9.3 领先的NLP模型

9.4 RLHF与TAMER是重要架构支撑

第十章ChatGPT的基础设施

10.1 ChatGPT的核心基础设施——AI超算中心

10.1.1 算力的概念和基本单位

10.1.2 巨头布局AI超算中心概况

10.2 新一代AI数据中心的关键硬件——AI服务器

10.2.1 数据中心产业链分析

10.2.2 中国数据中心总投资结构及硬件投资结构

10.2.3 2018-2022年我国算力规模及增速

10.2.4 2018-2022年我国算力内部结构

10.2.5 全球级中国AI服务器市场规模

10.3 AI算力的“心脏”——GPU

10.3.1 AI芯片是AI算力的“心脏”

10.3.2 AI芯片的市场结构

10.3.3 AI芯片的优点

10.3.4 全球及中国AI芯片市场规模

10.3.5 加速服务器的市场前景

第十一章OpenAI公司发展概述

11.1 OpenAI公司简介

11.2 OpenAI公司历史沿革

11.3 OpenAI公司组织架构和运作结构

11.4 OpenAI公司的商业化

11.4.1 OpenAI的商业模式即API接口收费

11.4.2 OpenAI的主要业务概况及产品矩阵

11.5 OpenAI公司的核心产品

11.5.1 核心产品——DALL E 2

11.5.2 核心产品——Whisper

第十二章自然语言处理行业重点企业研究

12.1 浪潮电子信息产业股份有限公司

12.1.1 企业发展基本情况

12.1.2 企业经营状况分析

12.1.3 企业自然语言处理业务情况

12.1.4 企业核心竞争力分析

12.1.5 企业发展战略分析

12.2 长沙景嘉微电子股份有限公司

12.2.1 企业发展基本情况

12.2.2 企业经营状况分析

12.2.3 企业自然语言处理业务情况

12.2.4 企业核心竞争力分析

12.2.5 企业发展战略分析

12.3 科大讯飞股份有限公司

12.3.1 企业发展基本情况

12.3.2 企业经营状况分析

12.3.3 企业自然语言处理业务情况

12.3.4 企业核心竞争力分析

12.3.5 企业发展战略分析

12.4 海光信息技术股份有限公司

12.4.1 企业发展基本情况

12.4.2 企业经营状况分析

12.4.3 企业自然语言处理业务情况

12.4.4 企业核心竞争力分析

12.4.5 企业发展战略分析

12.5 中科寒武纪科技股份有限公司

12.5.1 企业发展基本情况

12.5.2 企业经营状况分析

12.5.3 企业自然语言处理业务情况

12.5.4 企业融资情况分析

12.5.5 企业发展战略分析

12.6 云从科技集团股份有限公司

12.6.1 企业发展基本情况

12.6.2 企业经营状况分析

12.6.3 企业自然语言处理业务情况

12.6.4 企业核心竞争力分析

12.6.5 企业发展战略分析

12.7 ?北京海天瑞声科技股份有限公司

12.7.1 企业发展基本情况

12.7.2 企业经营状况分析

12.7.3 企业自然语言处理业务情况

12.7.4 企业核心竞争力分析

12.7.5 企业发展战略分析

12.8 拓尔思信息技术股份有限公司

12.8.1 企业发展基本情况

12.8.2 企业经营状况分析

12.8.3 企业自然语言处理业务情况

12.8.4 企业融资情况分析

12.8.5 企业发展战略分析

12.9 三六零安全科技股份有限公司

12.9.1 企业发展基本情况

12.9.2 企业经营状况分析

12.9.3 企业自然语言处理业务情况

12.9.4 企业融资情况分析

12.9.5 企业发展战略分析

12.10 百度集团股份有限公司

12.10.1 企业发展基本情况

12.10.2 企业经营状况分析

12.10.3 企业自然语言处理业务情况

12.10.4 企业融资情况分析

12.10.5 企业发展战略分析

第十三章自然语言处理行业发展前景和市场空间测算

13.1 自然语言处理行业发展趋势

13.1.1 多模态语言处理融合

13.1.2 自然语言处理应用逐渐成熟

13.2 自然语言处理行业发展挑战

13.2.1 更优的算法

13.2.2 语言的深度分析

13.2.3 多学科的交叉

13.3 自然语言处理行业发展驱动因素

13.3.1 自然语言处理要素演进,行业迎来变更式发展

13.3.2 传统行业智能需求增长,带动语言处理需求上涨

13.4 自然语言处理行业发展限制因素

13.4.1 自然语言处理存在技术难题

13.4.2 自然语言处理模型通用性不强

13.4.3 机器理解自然语言技术未有突破

13.5 自然语言处理行业投资风险

13.5.1 自然语言处理技术创新及发展不及预期

13.5.2 用户接受度低于预期

13.5.3 行业政策监管风险

13.6 2023-2030年自然语言处理行业市场空间预测

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◆ 本报告分析师具有专业研究能力,报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法,部分文字和数据采集于公开信息,并且结合智研咨询监测产品数据,通过智研统计预测模型估算获得;企业数据主要为官方渠道以及访谈获得,智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和数据获取资源的限制,本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。

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