Markt-Trends von NLP Industrie
Große Organisationen werden voraussichtlich ein deutliches Wachstum verzeichnen
- Große Organisationen sind einer der Haupttreiber und Investoren auf dem NLP-Markt. Da diese Organisationen zunehmend Deep Learning sowie überwachte und unüberwachte maschinelle Lerntechnologien für verschiedene Anwendungen einführen, wird die Akzeptanz von NLP wahrscheinlich zunehmen. Kosten und Risiko sind einige der Hauptfaktoren für die Einführung dieser Technologien in großen Unternehmen.
- Die meisten großen Endbenutzerorganisationen aus verschiedenen Branchen nutzen diese Technologien hauptsächlich zur Verbesserung ihrer internen und externen Abläufe. Darüber hinaus liegt der ROI der Technologie nur manchmal in monetärer Form vor; Daher halten es die meisten kleinen Unternehmen für riskant, zu investieren.
- Darüber hinaus nutzen große Social-Media-Plattformen auch Textanalysen und NLP-Technologien, um Social-Media-Aktivitäten wie politische Rezensionen und Hassreden zu überwachen und zu verfolgen. Plattformen wie Facebook und Twitter verwalten veröffentlichte Inhalte mithilfe dieser Tools. Aufgrund der wachsenden Bedeutung von Webdaten für effektives Marketing und Entscheidungsfindung wird auch die Nachfrage nach Produktanwendungen zur Informationsextraktion voraussichtlich steigen. Es wird erwartet, dass mobile Chatbots in den nächsten Jahren den Marketing- und Handelssektor revolutionieren werden.
- Im September 2022 führte Lexicala, ein Anbieter von Sprachinhalten, neue mehrsprachige lexikalische Datenlösungen für den Sprachtechnologiesektor und die akademische Forschung ein. Domänenkategorisierung, Textannotation, Experten-Parallelkorpora, Morphologie und andere hochwertige sprachübergreifende Ressourcen sind in den Lösungen für NLP-Anwendungen (Natural Language Processing) enthalten.
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Nordamerika verzeichnet das höchste Marktwachstum
- Laut RichRelevance nutzen Online-Käufer in den USA eher Google Assistant als andere Plattformen. Darüber hinaus erfreut sich der Einsatz intelligenter Lautsprecher zur Erzielung von Ergebnissen zu unterschiedlichen Themen zunehmender Beliebtheit, was wiederum Unternehmen voraussichtlich dazu zwingen wird, in die Technologie zu investieren. Dies bietet anderen Anwendungsentwicklern eine enorme Chance, potenzielle Kunden anzusprechen.
- NLP kann auch die Kundenerlebnisprogramme durch verschiedene zusätzliche Vorteile verbessern und so mehr Verbraucher anziehen, was sich wiederum voraussichtlich positiv auf das Marktwachstum im Land auswirken wird. Die wachsenden Innovationen auf dem Markt, die von den in den USA ansässigen Global Playern untersucht werden, bringen Fortschritte auf dem NLP-Markt und beschleunigen die Produkteinführungsrate in der Region.
- Beispielsweise untersucht IBM Research AI verschiedene Anwendungen von NLP für Unternehmensdomänen. Zu diesem Zweck hat das Unternehmen drei Programme entwickelt, das erste ist fortschrittliche KI, bei der Systeme aus weniger Datenmengen lernen, externes Wissen nutzen und Techniken verwenden können, die neurosymbolische Sprachansätze umfassen, die neuronale und symbolische Verarbeitung kombinieren. Das zweite Programm ist eine analysierende KI, die sich darauf konzentriert, wie ein System zu einer Entscheidung kommt. Die dritte Möglichkeit besteht in der Skalierung der KI, die eine kontinuierliche Anpassung sowie eine bessere Überwachung und Prüfung von Systemen ermöglicht, um den Einsatz von Sprachsystemen entsprechend den strengen Erwartungen von Unternehmen zu unterstützen.
- Im Oktober 2022 kündigte IBM eine Zusammenarbeit mit dem US-Patent- und Markenamt (USPTO) an, um das KI-gesteuerte Analysetool für geistiges Eigentum (IP), den IBM IP Advisor mit Watson Demonstration System, zu testen. Das Demonstrationssystem würde Kunden beim Zugriff auf nützliche Informationen unter Verwendung ihrer eigenen Terminologie unterstützen, indem es die Verarbeitung von Abfragen in natürlicher Sprache mit der IBM Watson Discovery-Technologie ermöglicht, wodurch die Notwendigkeit spezifischer Wörter und komplexer Verfahren entfällt.
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