【中國智能制造網 市場分析】自然語言處理（NLP）是一項應用非常廣泛的人工智能計算機應用，可以理解人類的自然語言，隨著谷歌I/O大會等新動態，這項技術也吸引了眾多目光。NLP技術讓計算機可以基于一組技術和理論，分析、理解人類的溝通內容。自然語言處理的目標，是小化理解Ruby、C 和Java等計算機語言所需的時間。NLP在大數據分析中也有應用，因為目前商業環境中正在不斷生成大量數據，來自聲音、電子郵件、網絡博客、文檔、社交網站以及論壇。有報導稱，未來自然語言處理的市場的經濟效益會非常可觀。　　自然語言處理作為一種解決方案來說主要有幾種類型，包括數據NLP、基于規則的NLP和混合類型的NLP。自然語言處理包括幾項識別、分析和操作技術，例如光學字符識別（OCR）、自動編碼、文字分析、交互語音回復（IVR）、模式和圖像識別、分級和分類以及語音分析。自然語言處理可以作為云端服務或者本地服務，并應用于信息抽取、問題回答、機器翻譯等領域，并且適合為許多垂直行業制作報告，例如汽車、零售和消費品、高科技電子、政府公共管理、銀行業務、金融服務以及保險、醫療保健及生命科學、研究與教育、媒體與娛樂等等。
　　
　　TransparentMarketResearch的一份報告為自然語言處理市場描畫了一個清晰、客觀的大局，除了著眼市場未來的機遇和挑戰，還指出了領域內的關鍵驅動力以及限制性因素。自然語言處理的市場的強驅動力主要是以下幾方面：數字化數據的快速激增、智能設備功能的不斷成長以及人們對顧客體驗越來越高的要求。此外，由于醫療健康領域的投資增長以及多個新應用領域的出現，自然語言技術的市場前景預計會更加火熱。不過，要在這個人工智能領域內生存下去并有機會在競爭中勝出，NLP領域的玩家還面臨著一系列必須克服的挑戰。主要的困難在如何獲得的預測技術、如何填補人類與機器之間的距離、如何實施嚴格的政府管控以及如何應對不斷變動的消費者技術應用趨勢。
　　
　　識別技術是NLP中為廣泛使用的。大多數公司——從科技巨頭們到小規模企業——都或多或少地使用了識別技術的某種形式，例如光學字符識別、交互語音識別或者圖像識別。自然語言處理常見的應用還是在信息抽取和機器翻譯。在自然語言處理的技術應用上，IT及通信、汽車、國防和航空將成為。