第一章自然語言處理定義和產業(yè)界定

1.1 自然語言處理的定義

1.2 自然語言處理環(huán)節(jié)

1.2.1 詞法分析

1.2.2 句法分析

1.2.3 語義分析

1.2.4 語用語境分析

1.3 自然語言處理歷史沿革

1.3.1 早期自然語言處理

1.3.2 統(tǒng)計自然語言處理

1.3.3 神經網(wǎng)絡自然語言處理

1.4 自然語言處理研究范圍界定

第二章自然語言處理技術發(fā)展概述

2.1 相關概念

2.1.1 信息抽?。↖E）

2.1.2 自動文摘

2.2.3 語音識別技術

2.1.4 Transformer 模型

2.2 自然語言處理技術

2.2.1 基于傳統(tǒng)機器學習的自然語言處理技術

2.2.2 基于深度學習的自然語言處理技術

2.3 自然語言處理技術難點

2.3.1 內容的有效界定

2.3.2 消歧和模糊性

2.3.3 有瑕疵的或不規(guī)范的輸入

2.3.4 語言行為與計劃

2.4 自然語言處理工具和平臺

第三章自然語言處理關聯(lián)技術和研究熱點

3.1 自然語言處理關聯(lián)技術

3.1.1 計算機科學

3.1.2 互聯(lián)網(wǎng)技術

3.1.3 機器學習方法

3.2 自然語言處理研究熱點

3.2.1 預訓練技術

3.2.2 圖神經網(wǎng)絡技術

（1）圖卷積神經網(wǎng)絡

（2）基于空間的圖卷積神經網(wǎng)絡

第四章自然語言處理技術的應用

4.1 自然語言處理技術應用發(fā)展概述

4.2 情感分析

4.3 聊天機器人

4.4 語音識別

4.5 機器翻譯

4.6 自動問答

4.7 信息檢索

第五章自然語言處理產業(yè)鏈與商業(yè)模式

5.1 自然語言處理產業(yè)鏈模型

5.2 自然語言處理產業(yè)鏈上游

5.2.1 芯片供應商

5.2.2 云服務供應商

5.2.3 數(shù)據(jù)

5.3 自然語言處理產業(yè)鏈中游

5.4 自然語言處理產業(yè)鏈下游

5.4.1 企業(yè)用戶

5.4.2 個人用戶

5.5 自然語言處理商業(yè)模式

5.5.1 模式一：生態(tài)構建者——全產業(yè)鏈生態(tài)+場景應用作為突破口

5.5.2 模式二：技術算法驅動者——技術層+場景應用作為突破口

5.5.3 模式三：應用聚焦者——場景應用

5.5.4 模式四：垂直領域先行者——殺手級應用+逐漸構建垂直領域生態(tài)

5.5.5 模式五：基礎設施提供者——從基礎設施切入，并向產業(yè)鏈下游拓展

第六章中國自然語言處理行業(yè)發(fā)展分析

6.1 自然語言處理行業(yè)市場現(xiàn)狀

6.2 自然語言處理行業(yè)財務分析

6.3 自然語言處理行業(yè)競爭格局

6.4 中國自然語言處理行業(yè)主要參與者

第七章自然語言處理現(xiàn)象級應用——ChatGPT

7.1 ChatGPT簡介

7.2 ChatGPT主要功能

7.3 ChatGPT發(fā)展趨勢

7.3.1 機器學習

7.3.2 神經網(wǎng)絡

7.3.3 Transformer算法

7.4 GPT算法的發(fā)展歷程

7.5 ChatGPT與InstructGPT的比較

7.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點

7.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點

第八章ChatGPT的應用和潛力

8.1 ChatGPT的應用

8.1.1 ChatGPT打開海量應用場景

8.1.2 ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑

8.2 ChatGPT的提升空間

8.2.1 可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案

8.2.2 對輸入措辭的調整或多次嘗試相同的提示很敏感

8.2.3 模型通常過于冗長并過度使用某些短語

8.2.4 模型拒絕不當請求，有時會響應有害指令或表現(xiàn)偏見行為

第九章ChatGPT的技術線路

9.1 基于GPT-3.5，GPT-4預計提升更明顯

9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型

9.1.2 GPT-4有望成為多模態(tài)的人工智能

9.2 GPT-4有望成為多模態(tài)的人工智能

9.3 領先的NLP模型

9.4 RLHF與TAMER是重要架構支撐

第十章ChatGPT的基礎設施

10.1 ChatGPT的核心基礎設施——AI超算中心

10.1.1 算力的概念和基本單位

10.1.2 巨頭布局AI超算中心概況

10.2 新一代AI數(shù)據(jù)中心的關鍵硬件——AI服務器

10.2.1 數(shù)據(jù)中心產業(yè)鏈分析

10.2.2 中國數(shù)據(jù)中心總投資結構及硬件投資結構

10.2.3 2020-2025年我國算力規(guī)模及增速

10.2.4 2020-2025年我國算力內部結構

10.2.5 qqj中國AI服務器市場規(guī)模

10.3 AI算力的“心臟”——GPU

10.3.1 AI芯片是AI算力的“心臟”

10.3.2 AI芯片的市場結構

10.3.3 AI芯片的優(yōu)點

10.3.4 全球及中國AI芯片市場規(guī)模

10.3.5 加速服務器的市場前景

第十一章OpenAI公司發(fā)展概述

11.1 OpenAI公司簡介

11.2 OpenAI公司歷史沿革

11.3 OpenAI公司組織架構和運作結構

11.4 OpenAI公司的商業(yè)化

11.4.1 OpenAI的商業(yè)模式即API接口收費

11.4.2 OpenAI的主要業(yè)務概況及產品矩陣

11.5 OpenAI公司的核心產品

11.5.1 核心產品——DALL E 2

11.5.2 核心產品——Whisper

第十二章自然語言處理行業(yè)重點企業(yè)研究

12.1 浪潮電子信息產業(yè)股份有限公司

12.1.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.1.2 企業(yè)經營狀況分析

12.1.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.1.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.1.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.2 長沙景嘉微電子股份有限公司

12.2.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.2.2 企業(yè)經營狀況分析

12.2.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.2.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.2.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.3 科大訊飛股份有限公司

12.3.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.3.2 企業(yè)經營狀況分析

12.3.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.3.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.3.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.4 海光信息技術股份有限公司

12.4.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.4.2 企業(yè)經營狀況分析

12.4.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.4.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.4.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.5 中科寒武紀科技股份有限公司

12.5.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.5.2 企業(yè)經營狀況分析

12.5.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.5.4 企業(yè)融資情況分析

12.5.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.6 云從科技集團股份有限公司

12.6.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.6.2 企業(yè)經營狀況分析

12.6.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.6.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.6.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.7 ?北京海天瑞聲科技股份有限公司

12.7.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.7.2 企業(yè)經營狀況分析

12.7.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.7.4 企業(yè)核心競爭力分析

12.7.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.8 拓爾思信息技術股份有限公司

12.8.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.8.2 企業(yè)經營狀況分析

12.8.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.8.4 企業(yè)融資情況分析

12.8.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.9 三六零安全科技股份有限公司

12.9.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.9.2 企業(yè)經營狀況分析

12.9.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.9.4 企業(yè)融資情況分析

12.9.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

12.10 百度集團股份有限公司

12.10.1 企業(yè)發(fā)展基本情況

12.10.2 企業(yè)經營狀況分析

12.10.3 企業(yè)自然語言處理業(yè)務情況

12.10.4 企業(yè)融資情況分析

12.10.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

第十三章自然語言處理行業(yè)發(fā)展前景和市場空間測算

13.1 自然語言處理行業(yè)發(fā)展趨勢

13.1.1 多模態(tài)語言處理融合

13.1.2 自然語言處理應用逐漸成熟

13.2 自然語言處理行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

13.2.1 更優(yōu)的算法

13.2.2 語言的深度分析

13.2.3 多學科的交叉

13.3 自然語言處理行業(yè)發(fā)展驅動因素

13.3.1 自然語言處理要素演進，行業(yè)迎來變更式發(fā)展

13.3.2 傳統(tǒng)行業(yè)智能需求增長，帶動語言處理需求上漲

13.4 自然語言處理行業(yè)發(fā)展限制因素

13.4.1 自然語言處理存在技術難題

13.4.2 自然語言處理模型通用性不強

13.4.3 機器理解自然語言技術未有突破

13.5 自然語言處理行業(yè)投資風險

13.5.1 自然語言處理技術創(chuàng)新及發(fā)展不及預期

13.5.2 用戶接受度低于預期

13.5.3 行業(yè)政策監(jiān)管風險

13.6 2023-2030年自然語言處理行業(yè)市場空間預測