2023年人工智能之自然語言處理行業發展趨勢分析

• 王毅博 2023年10月17日 來源：中研網 1482 98
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定義：自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)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[1]。

自然語言處理主要應用于機器翻譯、輿情監測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別、中文OCR等方面。

概念和技術

信息抽取（IE）

信息抽取是將嵌入在文本中的非結構化信息提取并轉換為結構化數據的過程，從自然語言構成的語料中提取出命名實體之間的關系，是一種基于命名實體識別更深層次的研究。信息抽取的主要過程有三步：首先對非結構化的數據進行自動化處理，其次是針對性的抽取文本信息，最后對抽取的信息進行結構化表示。信息抽取最基本的工作是命名實體識別，而核心在于對實體關系的抽取。

自動文摘

自動文摘是利用計算機按照某一規則自動地對文本信息進行提取、集合成簡短摘要的一種信息壓縮技術，旨在實現兩個目標：首先使語言的簡短，其次要保留重要信息。

語音識別技術

語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的技術，也就是讓機器聽懂人類的語音，其目標是將人類語音中的詞匯內容轉化為計算機可讀的數據。要做到這些，首先必須將連續的講話分解為詞、音素等單位，還需要建立一套理解語義的規則。語音識別技術從流程上講有前端降噪、語音切割分幀、特征提取、狀態匹配幾個部分。而其框架可分成聲學模型、語言模型和解碼三個部分。

Transformer模型

Transformer模型在2017年，由Google團隊中首次提出。Transformer是一種基于注意力機制來加速深度學習算法的模型，模型由一組編碼器和一組解碼器組成，編碼器負責處理任意長度的輸入并生成其表達，解碼器負責把新表達轉換為目的詞。Transformer模型利用注意力機制獲取所有其他單詞之間的關系，生成每個單詞的新表示。Transformer的優點是注意力機制能夠在不考慮單詞位置的情況下，直接捕捉句子中所有單詞之間的關系。模型拋棄之前傳統的encoder-decoder模型必須結合RNN或者CNN(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)的固有模式，使用全Attention的結構代替了LSTM，減少計算量和提高并行效率的同時不損害最終的實驗結果。但是此模型也存在缺陷。首先此模型計算量太大，其次還存在位置信息利用不明顯的問題，無法捕獲長距離的信息。

基于傳統機器學習的自然語言處理技術

自然語言處理可將處理任務進行分類，形成多個子任務，傳統的機械學習方法可利用SVM（支持向量機模型）、

Markov（馬爾科夫模型）、CRF（條件隨機場模型）等方法對自然語言中多個子任務進行處理，進一步提高處理結果的精度。但是，從實際應用效果上來看，仍存在著以下不足：(1)傳統機器學習訓練模型的性能過于依賴訓練集的質量，需要人工標注訓練集，降低了訓練效率。(2)傳統機器學習模型中的訓練集在不同領域應用會出現差異較大的應用效果，削弱了訓練的適用性，暴露出學習方法單一的弊端。若想讓訓練數據集適用于多個不同領域，則要耗費大量人力資源進行人工標注。(3)在處理更高階、更抽象的自然語言時，機器學習無法人工標注出來這些自然語言特征，使得傳統機器學習只能學習預先制定的規則，而不能學規則之外的復雜語言特征。

基于深度學習的自然語言處理技術

深度學習是機器學習的一大分支，在自然語言處理中需應用深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡等，通過對生成的詞向量進行學習，以完成自然語言分類、理解的過程。與傳統的機器學習相比，基于深度學習的自然語言處理技術具備以下優勢：(1)深度學習能夠以詞或句子的向量化為前提，不斷學習語言特征，掌握更高層次、更加抽象的語言特征，滿足大量特征工程的自然語言處理要求。(2)深度學習無需專家人工定義訓練集，可通過神經網絡自動學習高層次特征。

圖表：2019-2023年全球自然語言處理市場規模（單位：億美元）

數據來源：中研普華整理

NLP市場規模預計將從2019年的102億美元增長到2023年的244億美元。隨著智能設備數量增長以及行業智能化業務處理水平要求的提高，自然語言處理市場有望得到進一步拓展。2019-2023年，全球自然語言處理規模復合年均增長率達到24.3%。

專利庫競品公司：智慧芽

智慧芽(PatSnap)成立于2007年10月，是一家科技創新情報SaaS服務商，聚焦科技創新情報和知識產權信息化服務兩大板塊。通過機器學習、計算機視覺、自然語言處理（NLP）等人工智能技術，為科技公司、高校和科研機構、金融機構等提供大數據情報服務。公司創始人張濟徽，本科畢業于新加坡國立大學生物工程專業，2007年創辦智慧芽PatSnap。旗下產品包括PatSnap全球專利數據庫、Innosnap知識產權管理系統、Insights英策專利分析系統、Discovery創新情報系統、LifeScience系列數據庫等。

2021年3月17日，智慧芽(PatSnap)宣布完成3億美元的E輪融資，本輪融資由騰訊和軟銀愿景基金二期領投，CPE跟投，紅杉中國、順為資本和祥峰投資等老股東繼續加持。指數資本擔任獨家財務顧問。從規模來看，該筆融資是2020年以來SaaS行業最大一筆融資，伴隨此輪融資智慧芽估值也超過10億美元。

智慧芽的自然語言處理技術

通過大數據處理和文本聚類，從專利中挖掘關鍵技術信息：不需要人工大量投入閱讀和標引精力；對專利的引用量、PatSnap同族數、侵權訴訟量、申請人、專利價值等多個維度做聚類分析，找重點專利。

通過語義理解、向量相似度比對，降低尋找目標專利的難度：系統結合輸入內容，挖掘文本的語義信息，在數據庫做相似性匹配；語義相似度算法模型主要包括關鍵詞及其擴展模型、語義向量模型和語義圖譜向量模型，同時結合實踐經驗形成的規則。

智能的自動處理機制：利用OCR技術自動識別官文，根據文檔規則觸發內部和官方期限，減少用戶重復作業。支持CPC一鍵轉檔、遞交以及CPC來文的自動獲取，并且定期對自有公開專利的著錄項目、法律狀態、權利要求、說明書、附圖信息，利用智慧芽專利數據資源自動更新，減少手動狀態維護。

欲了解更多自然語言處理市場行業的未來發展前景，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《自然語言處理市場行業深度研究報告》。”

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