第一章 自然語言處理定義和產(chǎn)業(yè)界定

1.1 自然語言處理的定義

1.2 自然語言處理環(huán)節(jié)

1.2.1 詞法分析

1.2.2 句法分析

1.2.3 語義分析

1.2.4 語用語境分析

1.3 自然語言處理歷史沿革

1.3.1 早期自然語言處理

1.3.2 統(tǒng)計(jì)自然語言處理

1.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理

1.4 自然語言處理研究范圍界定

第二章 自然語言處理技術(shù)發(fā)展概述

2.1 相關(guān)概念

2.1.1 信息抽?。?/span>ie）

2.1.2 自動(dòng)文摘

2.2.3 語音識(shí)別技術(shù)

2.1.4 transformer 模型

2.2 自然語言處理技術(shù)

2.2.1 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語言處理技術(shù)

2.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理技術(shù)

2.3 自然語言處理技術(shù)難點(diǎn)

2.3.1 內(nèi)容的有效界定

2.3.2 消歧和模糊性

2.3.3 有瑕疵的或不規(guī)范的輸入

2.3.4 語言行為與計(jì)劃

2.4 自然語言處理工具和平臺(tái)

第三章 自然語言處理關(guān)聯(lián)技術(shù)和研究熱點(diǎn)

3.1 自然語言處理關(guān)聯(lián)技術(shù)

3.1.1 計(jì)算機(jī)科學(xué)

3.1.2 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

3.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

3.2 自然語言處理研究熱點(diǎn)

3.2.1 預(yù)訓(xùn)練技術(shù)

3.2.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

（1）圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（2）基于空間的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第四章 自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用

4.1 自然語言處理技術(shù)應(yīng)用發(fā)展概述

4.2 情感分析

4.3 聊天機(jī)器人

4.4 語音識(shí)別

4.5 機(jī)器翻譯

4.6 自動(dòng)問答

4.7 信息檢索

第五章 自然語言處理產(chǎn)業(yè)鏈與商業(yè)模式

5.1 自然語言處理產(chǎn)業(yè)鏈模型

5.2 自然語言處理產(chǎn)業(yè)鏈上游

5.2.1 芯片供應(yīng)商

5.2.2 云服務(wù)供應(yīng)商

5.2.3 數(shù)據(jù)

5.3 自然語言處理產(chǎn)業(yè)鏈中游

5.4 自然語言處理產(chǎn)業(yè)鏈下游

5.4.1 企業(yè)用戶

5.4.2 個(gè)人用戶

5.5 自然語言處理商業(yè)模式

5.5.1 模式一：生態(tài)構(gòu)建者——全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用作為突破口

5.5.2 模式二：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者——技術(shù)層+場景應(yīng)用作為突破口

5.5.3 模式三：應(yīng)用聚焦者——場景應(yīng)用

5.5.4 模式四：垂直領(lǐng)域先行者——?dú)⑹旨?jí)應(yīng)用+逐漸構(gòu)建垂直領(lǐng)域生態(tài)

5.5.5 模式五：基礎(chǔ)設(shè)施提供者——從基礎(chǔ)設(shè)施切入，并向產(chǎn)業(yè)鏈下游拓展

第六章 中國自然語言處理行業(yè)發(fā)展分析

6.1 自然語言處理行業(yè)市場現(xiàn)狀

6.2 自然語言處理行業(yè)財(cái)務(wù)分析

6.3 自然語言處理行業(yè)競爭格局

6.4 中國自然語言處理行業(yè)主要參與者

第七章 自然語言處理現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用——chatgpt

7.1 chatgpt簡介

7.2 chatgpt主要功能

7.3 chatgpt發(fā)展趨勢

7.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)

7.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.3.3 transformer算法

7.4 gpt算法的發(fā)展歷程

7.5 chatgpt與instructgpt的比較

7.5.1 chatgpt與instructgpt的相同點(diǎn)

7.5.2 chatgpt與instructgpt的不同點(diǎn)

第八章 chatgpt的應(yīng)用和潛力

8.1 chatgpt的應(yīng)用

8.1.1 chatgpt打開海量應(yīng)用場景

8.1.2 chatgpt有望成為下一代搜索引擎的催化劑

8.2 chatgpt的提升空間

8.2.1 可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案

8.2.2 對(duì)輸入措辭的調(diào)整或多次嘗試相同的提示很敏感

8.2.3 模型通常過于冗長并過度使用某些短語

8.2.4 模型拒絕不當(dāng)請(qǐng)求，有時(shí)會(huì)響應(yīng)有害指令或表現(xiàn)偏見行為

第九章 chatgpt的技術(shù)線路

9.1 基于gpt-3.5，gpt-4預(yù)計(jì)提升更明顯

9.1.1 chatgpt是基于gpt-3.5的主力模型

9.1.2 gpt-4有望成為多模態(tài)的人工智能

9.2 gpt-4有望成為多模態(tài)的人工智能

9.3 領(lǐng)先的nlp模型

9.4 rlhf與tamer是重要架構(gòu)支撐

第十章 chatgpt的基礎(chǔ)設(shè)施

10.1 chatgpt的核心基礎(chǔ)設(shè)施——ai超算中心

10.1.1 算力的概念和基本單位

10.1.2 巨頭布局ai超算中心概況

10.2 新一代ai數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵硬件——ai服務(wù)器

10.2.1 數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈分析

10.2.2 中國數(shù)據(jù)中心總投資結(jié)構(gòu)及硬件投資結(jié)構(gòu)

10.2.3 2021-2023年我國算力規(guī)模及增速

10.2.4 2021-2023年我國算力內(nèi)部結(jié)構(gòu)

10.2.5 全球級(jí)中國ai服務(wù)器市場規(guī)模

10.3 ai算力的“心臟”——gpu

10.3.1 ai芯片是ai算力的“心臟”

10.3.2 ai芯片的市場結(jié)構(gòu)

10.3.3 ai芯片的優(yōu)點(diǎn)

10.3.4 全球及中國ai芯片市場規(guī)模

10.3.5 加速服務(wù)器的市場前景

第十一章 openai公司發(fā)展概述

11.1 openai公司簡介

11.2 openai公司歷史沿革

11.3 openai公司組織架構(gòu)和運(yùn)作結(jié)構(gòu)

11.4 openai公司的商業(yè)化

11.4.1 openai的商業(yè)模式即api接口收費(fèi)

11.4.2 openai的主要業(yè)務(wù)概況及產(chǎn)品矩陣

11.5 openai公司的核心產(chǎn)品

11.5.1 核心產(chǎn)品——dall-e2

11.5.2 核心產(chǎn)品——whisper

第十二章 自然語言處理行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)研究

12.1 浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司

12.1.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.1.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.1.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.1.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.1.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.2 長沙景嘉微電子股份有限公司

12.2.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.2.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.2.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.2.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.2.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.3 科大訊飛股份有限公司

12.3.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.3.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.3.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.3.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.3.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.4 海光信息技術(shù)股份有限公司

12.4.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.4.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.4.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.4.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.4.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.5 中科寒武紀(jì)科技股份有限公司

12.5.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.5.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.5.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.5.4 企業(yè)融資情況分析

12.5.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.6 云從科技集團(tuán)股份有限公司

12.6.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.6.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.6.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.6.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.6.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.7 ?北京海天瑞聲科技股份有限公司

12.7.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.7.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.7.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.7.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.7.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.8 拓爾思信息技術(shù)股份有限公司

12.8.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.8.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.8.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.8.4 企業(yè)融資情況分析

12.8.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.9 三六零安全科技股份有限公司

12.9.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.9.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.9.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.9.4 企業(yè)融資情況分析

12.9.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.10 百度集團(tuán)股份有限公司

12.10.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.10.2 企業(yè)經(jīng)營狀況分析

12.10.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務(wù)情況

12.10.4 企業(yè)融資情況分析

12.10.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

第十三章 自然語言處理行業(yè)發(fā)展前景和市場空間測算

13.1 自然語言處理行業(yè)發(fā)展趨勢

13.1.1 多模態(tài)語言處理融合

13.1.2 自然語言處理應(yīng)用逐漸成熟

13.2 自然語言處理行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

13.2.1 更優(yōu)的算法

13.2.2 語言的深度分析

13.2.3 多學(xué)科的交叉

13.3 自然語言處理行業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素

13.3.1 自然語言處理要素演進(jìn)，行業(yè)迎來變更式發(fā)展

13.3.2 傳統(tǒng)行業(yè)智能需求增長，帶動(dòng)語言處理需求上漲

13.4 自然語言處理行業(yè)發(fā)展限制因素

13.4.1 自然語言處理存在技術(shù)難題

13.4.2 自然語言處理模型通用性不強(qiáng)

13.4.3 機(jī)器理解自然語言技術(shù)未有突破

13.5 自然語言處理行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)

13.5.1 自然語言處理技術(shù)創(chuàng)新及發(fā)展不及預(yù)期

13.5.2 用戶接受度低于預(yù)期

13.5.3 行業(yè)政策監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)

13.6 2024-2029年自然語言處理行業(yè)市場空間預(yù)測

圖表目錄

圖表：自然語言處理行業(yè)生命周期

圖表：自然語言處理行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

圖表：2023年全球自然語言處理行業(yè)市場規(guī)模

圖表：2023年中國自然語言處理行業(yè)市場規(guī)模

圖表：2023年中國自然語言處理市場占全球份額比較

圖表：2023年自然語言處理行業(yè)集中度

圖表：2023年自然語言處理市場價(jià)格走勢

圖表：2023年自然語言處理行業(yè)重要數(shù)據(jù)指標(biāo)比較

圖表：2024-2029年自然語言處理行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測

圖表：2024-2029年自然語言處理行業(yè)競爭格局預(yù)測