2024年中国人工智能的自然语言理解（NLP）技术洞悉

1、产业定义及发展历程

理解自然语言（NLP）技术是人工智能的一个分支领域，致力于计算机与人类自然语言之间的交互研究，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言(包括文本和语音)。NLP 作为一种集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉技术，它具有多元化、跨学科、复杂性、交互性和不断变化的特点。

理解自然语言（NLP）发展过程可以分为四个主要阶段：

(1)萌芽初期(20) 世纪 50 时代— 60 时代）。NLP 研究始于机器翻译研究。二战期间，计算机在密码破译方面取得了巨大成功，大家都是基于此进行机器翻译研究。但由于对人类语言、人工智能、机器学习结构缺乏了解，计算量和信息量有限，原系统只能查询单词级翻译和简单的规则，比如基于规则的机器翻译系统。

(2)规则主导阶段(20) 世纪 70 时代— 80 时代）。根据规则手工搭建的一系列系列 NLP 随着系统的出现，其复杂性和深度逐渐提高，开始涉及语法和引用处理，一些系统可以应用于数据库等任务。随着语言学和基于知识的人工智能的发展，后期新一代系统得益于现代语言理论，明确区分了陈述性语言知识及其处理过程。现阶段，以手工构建的复杂规则体系为特征，促进了 NLP 进步了语言逻辑的复杂性。

(3)统计学习阶段(20) 世纪 90 时代— 2012 年）。随着数字文本的日益丰富，算法研究已经成为一个前景。在早期，通过获得一定数量的在线文本提取模型，但单词记忆的数量限制了语言逻辑的改进，然后将其转化为构建注释语言资源，利用监管机器学习技术构建模型，如构建标记单词意义、命名实体案例或句法结构的资源。这个时期已经重新定位 NLP 研究内容，促使语言处理更依赖统计模型和算法，为后续深度学习时代的到来积累数据和算法基础。

(4)深度学习阶段(2013) 年至今）。深度学习方法的引入彻底改变了 NLP 工作方式。2013 年到 2018 2008年，深度学习建立的模型可以更好地处理前后文和类似的语义，例如通过向量空间表达单词和句子来实现语义理解。2018 年起，NLP 成为大规模自我监督神经网络学习的成功案例，Transformer 模型和预训练语言模型(例如 BERT、GPT）进一步提高了 NLP 推动性能u200c， NLP 广泛应用于各个领域，进入新阶段。

2、产业发展的驱动因素

支持和规范国家政策

NLP 在国家政策的大力支持、积极引导和严格规范下蓬勃发展。为了帮助人工智能产业，政府出台了一系列政策， NLP 技术研究与开发，创新应用为政策提供了坚实保障。比如《数字中国建设总体布局规划》强调要大力推进数字技术的创新应用，包括人工智能相关技术在各个领域的深度融合。 NLP 技术在多个行业的应用提供宏观战略指导，鼓励企业和科研机构积极探索 NLP 技术创新实践，提高数字服务能力，优化业务流程。与此同时，近几年网信办针对网信办。 AIGC 从内容审核、数据安全、伦理规范等多个方面颁布管理办法。 NLP 对内容生成应用领域的技术进行了详细的规定，有效地促进了行业在标准化轨道上的规模化发展。

传统产业对智能化的需求不断增加

随着数字化进程的加快，金融、医疗、法律等行业面临着大量数据处理和业务流程优化的多重挑战，对业务处理智能化水平的需求不断上升。在金融领域，NLP 技术已经成为提高投资研究效率和风险管理水平的重要工具。当面对大量的财务新闻、公司财务报告、市场趋势等信息时，具有信息分类、情绪分析、自动摘要、信息智能推荐等功能的自然语言理解产品，可以快速筛选出有用的信息，准确洞察市场趋势和投资机会，显著提高决策效率和准确性。医疗行业，NLP 帮助实现病历录入的智能化和结构化，大大减轻医师的工作负担。借助于法律领域 NLP 实现法律文书的快速生成、合同条款的智能审查、案例检索和分析等功能，有效提高法律工作的效率和准确性，降低劳动力成本和错误风险。这些传统产业的智能化需求是？ NLP 技术提供了广泛的使用场景和市场潜力，成为推动力 NLP 产业持续发展的强大动力。

3、产业发展现状

产业链构造

NLP 产业链条由上游基础层、中游技术层和下游网络层组成。

所有的上游基层都是 NLP 工业基础，主要包括硬件配置、数据服务、开源模型和云服务。在硬件配置方面，为了满足大规模数据运算的需要，需要配置高性能服务器，GPU、TPU 等等相关芯片，这些硬件设施很复杂。 NLP 模型训练为计算能力提供了强大的支持。在数据服务方面，数据收集来源丰富多样，如网络爬虫从大量网页捕捉文本、传感器收集语音数据等。，还涉及严格的数据清理工作，根据不同的情况去除重复性、错误性和无关数据，保证数据的准确性和专业的数据标注流程。 NLP 对文本进行词性、语义、实体等标注，为模型训练提供优质素材，为模型学习和优化奠定基础。开源模式为行业发展提供了方便的技术起点，许多研究机构和开发者都为开源提供了贡献。 NLP 模型，如 BERT 等等，企业和科研人员可以根据这些开源成果进行二次开发和优化，加快技术创新迭代。云服务以其灵活的计算、存储和网络资源为优势，减少 NLP 技术研究与应用的门槛。

产业链中游为 NLP 技术和产品研发，服务。这里聚集了许多先进的自然语言理解技术，如基于深度学习的神经网络模型，包括循环神经网络。（RNN）、长时间记忆网络（LSTM）、注意力机制（Attention）以及近几年流行的 Transformer 架构等。互联网公司和主要竞争对手可以分为 AI 公司、互联网公司拥有完善的产品生态、丰富的产品经验和数据以及庞大的客户资源，可以利用 C 终端优势促进产品创新和应用。AI 企业具有较强的技术积累，以垂直领域和细分场景为切入点，布局多行业进行定制化产品开发。

下游产业链为 NLP 商品的应用范围，可以从应用领域和应用行业两个方面进行划分。主要应用领域包括智能语音、智能客户服务、智能风险控制、智能监管等；主要应用行业包括金融、电子商务、旅游、政务等。智能化的语音场景，NLP 该技术可以实现语音识别、语音合成和语音交互功能。例如，智能语音助手可以准确识别客户的语音命令并给出语音响应，广泛应用于智能手机、智能家居等设施。通过了解客户的咨询意图，智能客服场景可以快速回答问题，处理投诉，既提高了客户满意度，又降低了企业的人工成本，广泛应用于电子商务、金融等领域。借助智能风控场景 NLP 分析海量金融数据，包括新闻舆论、企业财务报告、社会言论等。，提前警告金融风险，帮助金融企业制定风险控制策略；智能监管场景应用 NLP 分析解读监管政策文档、公司合规报告等文本，提高管控效率和准确性，在金融监管、市场监管等领域发挥重要作用。

市场规模

近几年来，随着整体人工智能技术的蓬勃发展，以及各行业对数字化转型的需求日益迫切，NLP 凭借其在文本理解、生成和交互方面的独特优势，技术迅速渗透到许多领域。从智能客服在电子商务、金融等领域的广泛应用，到智能写作助手在媒体、广告等领域帮助内容创作，都表现出来。 NLP 技术的商业价值。根据赛迪顾问的数据，2024 年 NLP 市场规模达 308.5 亿元，预估 2030 年将达 2,105.0 年平均复合增长率达到亿元 36.5%。

4、产业发展前景

趋势一:多模式融合促进交互革命

伴随着技术的不断进化，NLP 与图像、音频等其他模式紧密结合，不再局限于简单的文本处理。在智能产品领域，未来的智能家居系统可以通过语音命令（NLP）与相机图像识别相结合（CV），对用户场景和需求有准确的了解，实现更加智能化的家庭控制。例如，顾客说 “关掉客厅里有人的灯”，系统可以快速定位客厅场景中的人物和相应的灯具并进行操作。就教学技术而言，多模态 NLP 可以帮助创造一个沉浸式的学习环境，将教材中的文字与图像、音频讲解相结合，NLP 根据学生的学习进度和提问，技术以语音、文字等形式进行交互反馈，大大提高了学习效率和体验。

趋势二:模型轻量化和个性化定制并行

另一方面，为了满足手机端和边缘计算设备的需要，NLP 模型将继续轻量化。通过模型压缩技术和新算法架构优化，可以降低模型对计算资源和存储的要求，促进智能语音助手在手机、可穿戴设备等资源有限的终端上高效运行，响应速度更快，能耗更低。另外，根据不同行业、不同用户群体的个性化定制也成为一种趋势。企业可以根据自己的业务数据进行专属培训。 NLP 模型，如医疗企业为病历处理和医学研究构建专业的医学术语理解和分析模型；金融企业为市场分析和决策打造符合自身风险控制和投资策略的语言模型，实现 NLP 精准、系统的服务，深刻赋能各行业数字化转型与创新发展。

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