Textbasiertes NLP - Weltweit

Fortschritte beim maschinellen Lernen und bei Deep-Learning-Techniken haben zur Entwicklung der textbasierten Verarbeitung natürlicher Sprache beigetragen. Mehrere Trends prägen den Markt. Zum Beispiel hat der Aufstieg der Transformer-Modelle wie BERT und GPT die NPL-Aufgaben des Sprachverstehens, der Stimmungsanalyse und der Texterstellung revolutioniert. Es gibt auch einen wachsenden Schwerpunkt auf mehrsprachigem NLP mit der Entwicklung von sprachübergreifenden Modellen, die Wissen zwischen verschiedenen Sprachen übertragen können. Darüber hinaus haben ethische Überlegungen wie die Abschwächung von Verzerrungen und Fairness bei NLP-Algorithmen an Aufmerksamkeit gewonnen, was zu Bemühungen um die Entwicklung umfassenderer und unvoreingenommener textbasierter NLP-Modelle und -Rahmenwerke geführt hat.

Mehrere Faktoren werden zum künftigen Wachstum der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) beitragen. Erstens die zunehmende Menge an unstrukturierten Daten, mit denen Unternehmen umgehen, wie z. B. E-Mails, Social-Media-Beiträge und Kundenfeedback. Zweitens der zunehmende Einsatz von textbasierten NLP in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheits-, Finanz- und Rechtswesen, wo sie für Anwendungen wie die Analyse der elektronischen Patientenakte, die Betrugserkennung und die Vertragsanalyse eingesetzt wird.

Es wird erwartet, dass der Markt für die textbasierte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in den nächsten zehn Jahren weiter rasant wachsen wird. Es wird erwartet, dass die Marktgröße von 2023 bis 2030 mit einer CAGR von 13,8 % wachsen wird, wobei der asiatisch-pazifische Raum aufgrund der zunehmenden Einführung von NLP in Ländern wie China und Indien die höchste Wachstumsrate auf dem Markt aufweisen dürfte.

Datenabdeckung: Die Daten beziehen sich auf B2B-, B2G- und B2C-Unternehmen. Die Zahlen basieren auf den Finanzierungswerten aus verschiedenen Branchen für den Markt.

Modellierungsansatz / Martkgröße:Die Marktgrößen werden durch einen Top-Down-Ansatz mit einer Bottom-Up-Validierung bestimmt, die auf einer spezifischen Begründung für jeden Markt aufbaut. Als Grundlage für die Bewertung der Märkte verwenden wir Jahresfinanzberichte, Finanzierungsdaten und Daten Dritter. Darüber hinaus verwenden wir wichtige Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Verbänden, wie z. B. das BIP, die Anzahl der Internetnutzer, die Anzahl der sicheren Internetserver und die Internetdurchdringung. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes einzelne Land zu schätzen.

Prognosen:Bei unseren Prognosen wenden wir verschiedene Prognosetechniken an. Die Auswahl der Prognosetechniken richtet sich nach dem Verhalten des jeweiligen Marktes. Die S-Kurven-Funktion und die exponentielle Trendglättung eignen sich beispielsweise aufgrund des nichtlinearen Wachstums der Technologieeinführung gut für die Prognose digitaler Produkte und Dienstleistungen. Die Haupttreiber sind der Digitalisierungsgrad, die Anzahl der sicheren Internetserver und der Umsatz des Public-Cloud-Marktes.

Zusätzliche Hinweise:Die Daten werden unter Verwendung aktueller Wechselkurse modelliert. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und des russisch-ukrainischen Krieges werden auf länderspezifischer Ebene berücksichtigt. Der Markt wird zweimal im Jahr aktualisiert. In einigen Fällen wird der Markt auf Ad-hoc-Basis aktualisiert (z. B. wenn neue, relevante Daten veröffentlicht wurden oder signifikante Veränderungen innerhalb des Marktes einen Einfluss auf die prognostizierte Entwicklung haben). Die Daten aus der Statista Consumer Insights Global Umfrage sind zur Repräsentativität gewichtet.