Rapport d'étude de marché sur le traitement du langage naturel : par technologie (codage automatique, analyse de texte, reconnaissance de formes et d'images et analyse vocale), par type (basé sur des règles, statistiques et hybrides), par service (intégration, conseil et maintenance), par déploiement (sur site, à la demande), par Vertical (...

Aperçu du marché du traitement du langage naturel :

Dans les temps traditionnels, les ordinateurs ne comprenaient que les signaux analogiques, obligeant ainsi les opérateurs informatiques à fournir des signaux binaires pour une meilleure compréhension. Mais avec l'ère de la révolution, des machines capables de comprendre des signaux numériques pouvant être facilement traduits à l'aide du clavier sont apparues. La compréhension du langage humain et des commandes vocales est le nouvel ajout à la technologie informatique appelée traitement automatique du langage naturel. Grâce à l'intelligence artificielle, les ordinateurs sont capables d'apprendre, de déchiffrer et de comprendre la commande humaine sous des formes interactives et d'en tirer des enseignements significatifs. Le marché du traitement du langage naturel a progressé à un point tel que la traduction de différentes langues destinées à être utilisées par des humains dans différents pays a facilité le monde.

Les statistiques du marché du traitement du langage naturel montrent une croissance exponentielle de la manipulation automatique des langues humaines écrites et parlées qui, grâce à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, a développé des algorithmes pour examiner les modèles linguistiques et donner des instructions compréhensibles aux petits appareils. Grâce à l'apprentissage statistique accru, de nombreuses entreprises ont investi dans le NLP pour transformer des applications de petite taille en technologies de grande envergure. La syntaxe et la sémantique sont au cœur de la création d'un texte ou d'une note vocale parfaits pour que les outils de PNL puissent les traduire et leur donner un sens. Google utilise des services de PNL sur des ordinateurs et des appareils intelligents sous le nom de Google Translate, qui est utilisé pour donner des itinéraires dans Google Maps. Le rapport d'étude de marché sur le traitement du langage naturel (NLP) prévoit un TCAC de 27,6 % d'ici 2030.

Analyse COVID-19 du marché du traitement du langage naturel :

COVID-19 est l'un des virus les plus dangereux dont l'homme a été témoin au cours du dernier millénaire, impactant le monde en raison de l'augmentation du nombre de patients et du nombre de décès par vie humaine. L'impact du virus est énorme sur la vie humaine ainsi que sur les industries environnantes. Le traitement du langage naturel a aidé les hôpitaux et le gouvernement à comprendre plus facilement les commandes des médecins et des patients et à les diffuser. La compréhension des différents patients permet d'obtenir des données en temps réel qui peuvent être évaluées et avoir un avantage sur le virus en fournissant une réponse préalable pour améliorer les mesures saines. Les gouvernements du monde entier ont travaillé ensemble en décodant les articles publiés dans différentes langues à l'aide des statistiques de traitement du langage naturel et en élaborant une étude de cas qui a aidé le gouvernement à suivre et à contenir les parents concernés.

Dynamique du marché du traitement du langage naturel :

Pilotes :

Avec l'augmentation du nombre de données et des conflits liés à la compréhension de ces données, le traitement du langage naturel est devenu la technologie la plus utilisée en coordination avec l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le deep learning, et fournit des informations pertinentes aux commandes humaines. Les humains donnent des commandes aux ordinateurs sous forme de texte ou de note vocale qui est traduit par une machine et produit une sortie sous forme de message ou de fichier audio. Grâce à la compréhension de la syntaxe et de la sémantique complexes de l'information morbide, le traitement du langage naturel joue un rôle vital dans le monde d'aujourd'hui. Les gens n'ont plus à apprendre et à comprendre différentes langues pour parcourir le monde ou interagir avec des personnes d'origines linguistiques différentes. Des entreprises comme Google, Microsoft, etc. ont développé des applications de traduction pour réduire la barrière de la langue.

Défis du marché du traitement du langage naturel :

La segmentation des mots, c'est-à-dire la division d'un gros volume continu de données en petits morceaux et leur donner un sens, est assez difficile, car il peut parfois être difficile de déchiffrer de plus petits morceaux. Comprendre le langage humain peut être difficile, car toutes les commandes que les humains passent ne sont pas sous une forme compréhensible par l'homme. Le langage de haut niveau ou les commentaires sarcastiques méchants que les humains utilisent pour exprimer leur sentiment de colère, d'angoisse ou de bonheur ne sont pas exactement dans un format compréhensible par ordinateur. La forme plurielle du langage est parfois mal interprétée par les algorithmes d'apprentissage automatique et peut provoquer des fautes de frappe et des commandes fiscales. Les humains peuvent facilement identifier les modèles de langage et éliminer les ambiguïtés qui s'y trouventLa sélection du langage naturel, mais les ordinateurs, en revanche, peuvent avoir du mal à identifier des modèles ambigus.

Analyse de la chaîne de valeur :

traitement du langage naturel travaille sur l'étude de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond qui aide le langage humain dans un format compréhensible et fournit des significations et des commandes pertinentes. Les outils de traitement du langage naturel ont commercialisé la valeur de l'analyse de texte et de voix sous forme d'images, de vidéos et de sons sur les réseaux sociaux, de documents et bien d'autres encore. L'évolutivité du NLP permet d'exécuter et d'analyser des données et de créer des modèles et des algorithmes qui aident à rationaliser les processus qui apportent de la valeur aux industries en étant rentables. De plus en plus de clients sont attirés par l'utilisation d'applications configurées pour le NLP, car elles aident les utilisateurs à donner des commandes et leurs demandes sont transférées vers des systèmes de gestion parfois critiques du cœur de l'application et fournissent des résultats précis. Les responsables marketing ont gagné d'immenses clients en plaçant la PNL au cœur de leurs stratégies marketing, réduisant ainsi les efforts humains et le temps nécessaires pour décoder pratiquement les commandes des différents clients. Les données en ligne issues des réseaux sociaux ont fait de la PNL la base pour comprendre la demande des utilisateurs en ligne. Le mot « Traduire » est mentionné sur la plupart des sites et applications en ligne en fonction des différentes zones géographiques et en fournissant aux différents utilisateurs des conditions de traduction différentes dans différentes langues.

Aperçu du segment de marché du traitement du langage naturel :

Par service :

Le marché du traitement du langage naturel est segmenté par service comme la reconnaissance de texte et la reconnaissance sonore. Les ordinateurs apprennent à comprendre en profondeur les messages texte et les messages à commande vocale, à décoder le message, à l'interpréter et à l'envoyer aux algorithmes de mise en mémoire tampon qui peuvent donner des réponses appropriées aux questions humaines. Il peut parfois être difficile de comprendre différents langages et argots, mais l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont dérivé des algorithmes qui stockent ces commandes complexes, prédisent les modèles du message et réduisent les erreurs pour une utilisation future.

Par Vertical :

Par voie verticale, les services de traitement du langage naturel sont segmentés dans de nombreux secteurs d'activité, tels que la médecine, l'éducation, la santé, le transport, la fabrication, la vente au détail, etc. Les services médicaux utilisent le NLP pour suivre les patients et la maladie sous forme de des formulaires d'historique que les médecins peuvent utiliser dans le monde entier pour suivre et utiliser sur des patients atteints d'une maladie similaire dans différentes régions du monde. Des entreprises comme Google, Microsoft et Paytm ont utilisé des services de traitement du langage naturel pour fournir des résultats aux requêtes humaines. Par exemple, Google utilise des services de transport et de paiement pour donner des itinéraires aux clients et aux utilisateurs dans les langues souhaitées par l'utilisateur. Paytm fournit une sortie vocale sur chaque paiement reçu pour les entreprises donnant une confirmation de paiement au destinataire et à l'expéditeur.

Analyse régionale du marché du traitement du langage naturel :

Avec la forme interactive de communication entre l'homme et la machine, l'interaction a changé la façon de travailler avec la technologie moderne. Un bénéfice de plus de 60 milliards de dollars américains est attendu sur le marché du traitement du langage naturel (NLP) d'ici 2023. Les outils de traitement du langage naturel se sont révélés utiles dans les zones rurales et urbaines en comblant le fossé entre les personnes et les machines. Les bibliothèques d'applications d'assistants virtuels telles que Google Home, Alexa, Siri ont fourni une plate-forme complète aux systèmes de traitement du langage naturel axée sur les formes de communication interactives humaines avec les appareils intelligents. Grâce à la commande vocale, nous pouvons envoyer et recevoir des messages, appeler depuis notre liste de contacts, écouter de la musique depuis la bibliothèque d'applications et bien d'autres fonctions. L'Amérique est le principal pays où plusieurs entreprises ont développé et externalisé leurs services de PNL à travers le monde, suivies par l'Europe qui travaille sur SAP-HANA pour créer et analyser des données au moyen d'algorithmes statistiques. Les pays de l'Asie-Pacifique tels que la Chine et le Japon ont connu un essor technologique en créant des traducteurs vocaux et textuels indépendants, ce qui leur donne un avantage sur le reste du monde.