Размер и прогноз рынка генерации естественного языка (NLG)

Объем рынка генерации естественного языка (NLG) оценивается в 642,99 миллиона долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 2240,23 миллиона долларов США к 2030 году, темпы роста CAGR составят 19,52%< /strong> в течение прогнозируемого периода 2024–2030 гг.

Драйверы глобального рынка генерации естественного языка (NLG)

Драйверы рынка генерации естественного языка (NLG) могут находиться под влиянием различных факторы. К ним могут относиться

• Растущее внедрение в отрасли искусственного интеллекта и машинного обучения. Потребность в решениях NLG обусловлена более широким внедрением в отрасли технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. NLG полезен для компаний, которые ищут автоматизированную информацию из анализа данных, поскольку он необходим для преобразования структурированных данных в повествования, понятные людям.
• Растущая зависимость от принятия решений на основе данных >Организации во всех отраслях все больше и больше зависят от процедур принятия решений, основанных на данных. NLG позволяет автоматически создавать текстовые отчеты и сводки для сложных наборов данных, что повышает эффективность обработки и понимания компаниями огромных объемов данных.
• Расширение использования приложений аналитики и бизнес-аналитики< /strong>NLG интегрируется в платформы аналитики и бизнес-аналитики для автоматического создания отчетов, сводок и аналитической информации на основе визуализации данных. Такое сочетание позволяет улучшить обмен информацией и улучшить интерпретацию результатов аналитики.
• Растущие требования к индивидуальному обслуживанию клиентов. Технологии NLG используются для создания динамичного, персонализированного контента для общения с клиентами. Чтобы повысить вовлеченность потребителей, это включает в себя индивидуальные маркетинговые сообщения, автоматические ответы службы поддержки клиентов и персонализированные предложения продуктов.
• Автоматизация документации и создания отчетовNLG используется для экономии времени. и ресурсы за счет автоматизации создания многочисленных документов, отчетов и сводок в разных отраслях. Это особенно полезно в областях, где важна быстрая и точная документация, например в банковском деле, юриспруденции и здравоохранении.
• Интеграция с чат-ботами и виртуальными помощникамиNLG интегрирован с чат-ботами и виртуальными помощниками. помощники для улучшения понимания и производства языка, близкого к человеческому. Такая интеграция повышает эффективность и естественность диалоговых интерфейсов в службе поддержки и обслуживания клиентов.
• Расширенное создание контента в средствах массовой информации и издательском деленовости, финансовые отчеты и описания продуктов всего лишь несколько примеров автоматизированной генерации контента, для которой средства массовой информации и издательства используют технологии NLG. Это позволяет предприятиям удовлетворять спрос на информацию в режиме реального времени и создавать контент в больших масштабах.
• Инициативы по инклюзивности и доступностиNLG помогает повысить доступность информации для широкого круга пользователей. аудитории. Его можно использовать для автоматического предоставления резюме, аудиоописаний и альтернативного текста для слепых или слабовидящих людей, тем самым способствуя включению пользователей.
• Повышение эффективности в отчетности о соответствии нормативным требованиямNLG используется в таких отраслях, как банковское дело и здравоохранение, которые должны соблюдать правила для автоматизации создания отчетов о соответствии и оформления документации. Это помогает предприятиям обеспечивать точное и своевременное выполнение нормативных требований.
• Развитие в области обработки естественного языка (NLP). Точность и естественность контента, создаваемого NLG, повышается за счет постоянное совершенствование методов и алгоритмов НЛП. Приложения NLG становятся более сложными по мере развития технологий NLP, что увеличивает их применимость в более широком спектре отраслей.

Ограничения глобального рынка генерации естественного языка (NLG)

На это могут повлиять несколько факторов. выступать в качестве ограничений или проблем для рынка генерации естественного языка (NLG). К ним могут относиться

• Сложная реализация. Интеграция инструментов генерации естественного языка в существующие системы может оказаться трудной и трудоемкой. У предприятий могут возникнуть проблемы с обеспечением бесперебойного взаимодействия с различными базами данных и приложениями.
• Ограниченная настройка. Возможность модификации определенных систем NLG для удовлетворения определенных бизнес-потребностей или отраслевых стандартов может быть ограничена. Для некоторых приложений невозможность настройки сгенерированного материала может быть ограничением.
• Высокие первоначальные затраты. Внедрение технологии NLG может повлечь за собой значительные первоначальные затраты, такие как интеграция, обучение, и лицензионные сборы. Такие большие первоначальные затраты могут оказаться непомерно высокими для небольших предприятий с ограниченными финансами.
• Доступность и качество данных. Для создания точных и информативных повествований алгоритмам NLG необходим доступ к высококачественным и актуальным данным. данные. Решения NLG могут не работать так же хорошо, если качество данных низкое или отсутствует.
• Алгоритмическая ошибка. Это относится к тенденции алгоритмов создания языка создавать контент, который непреднамеренно воспроизводится. или усиливает предрассудки, наблюдаемые в обучающей выборке. Крайне важно устранить алгоритмические предрассудки, чтобы использовать NLG этично и справедливо.
• Недостаток знаний в предметной области. В узкоспециализированных или технических предметах системы NLG могут сталкиваться с трудностями при разработке. точный и контекстуально соответствующий контент. Эффективность NLG в некоторых компаниях может быть ограничена из-за отсутствия знаний в конкретной предметной области.
• Проблемы безопасности и конфиденциальности. При создании контента на естественном языке могут использоваться конфиденциальные данные. . Крайне важно обеспечить безопасность и конфиденциальность создаваемого контента, особенно в таких секторах, как здравоохранение или финансы, где законы строгие.
• Интеграция бизнес-процессоврешения NLG должны работать в унисон с различными бизнес-процессами. Организациям может быть сложно или невозможно использовать NLG, если он несовместим с определенными рабочими процессами.
• Конкуренция со стороны других технологий. В некоторых случаях применения NLG может столкнуться с конкуренцией со стороны альтернативных технологий, таких как системы, основанные на правилах, или методы машинного обучения. Организации могут использовать разные решения в зависимости от своих уникальных потребностей и предпочтений.
• Принятие и доверие людей. В некоторых приложениях пользователи могут неохотно полностью доверять созданному контенту. машинами. Чтобы внедрение NLG получило широкое распространение, пользователи и лица, принимающие решения, должны почувствовать, что им доверяют и их принимают.

Анализ сегментации глобального рынка естественного языка (NLG)

Глобальный рынок генерации естественного языка (NLG) сегментирован на основе режима развертывания, применения, технологии и географии.

Рынок генерации естественного языка (NLG) по способу развертывания

• Локальнорешения NLG развертываются и работают в собственной инфраструктуре организации.
• Облако Решения NLG размещаются и доступны через облачные сервисы, что обеспечивает масштабируемость и доступность.

Рынок генерации естественного языка (NLG) по приложениям

• Аналитика данных и бизнес-аналитика.NLG используется для преобразования данных и аналитической информации в удобочитаемые описания, отчеты и сводки.
• Обслуживание клиентовNLG применяет чат-боты и виртуальные помощники для генерации человеческих ответов при взаимодействии с клиентами.
• Обнаружение мошенничества и управление рискамиNLG используется для анализа и интерпретации данных, связанных с обнаружением мошенничества и оценкой рисков в различных отраслях. .
• Автоматическая отчетностьNLG используется для автоматизации создания отчетов, сводок и документации в различных секторах.
• Финансовые отчеты
• Финансовые отчеты
• Автоматизированная отчетность. Strong>NLG используется для преобразования финансовых данных в отчеты и сводки на естественном языке.
• Здравоохранение и медицинская письменностьNLG применяется для создания медицинских отчетов, историй болезни пациентов и других медицинских материалов. документы.

Рынок генерации естественного языка (NLG) по технологиям

• NLG на основе правилсистемы NLG, которые следовать предопределенным правилам и шаблонам для создания человеческого текста на основе структурированных данных.
• Статистический NLGсистемы NLG, которые используют статистические модели и алгоритмы машинного обучения для создания текста на основе шаблонов и вероятности.
• Гибридное NLGинтеграция основанных на правилах и статистических подходов для повышения точности и гибкости систем NLG.

Естественный Рынок языкового поколения (NLG) по географическому признаку

• Северная Америкарыночные условия и спрос в США, Канаде и Мексике.
• Европаанализ рынка генерации естественного языка (NLG) в европейских странах.
• Азиатско-Тихоокеанский регионосновное внимание уделяется таким странам, как Китай, Индия и Япония. , Южная Корея и другие.
• Ближний Восток и Африкаизучение динамики рынка в регионах Ближнего Востока и Африки.
• Латинская Америка< /strong>освещение рыночных тенденций и событий в странах Латинской Америки.

Ключевые игроки

Основными игроками на рынке генерации естественного языка (NLG) являются< /p>

• Arria NLG
• Yseop
• IBM
• Нарративная наука
• Автоматизированный анализ
< li>AWS
• Retresco
• Phrasee
• Conversica
• Linguastat
• NewsRx
• vPhrase
• Phrasetech
• CoGenTex
• AX Semantics
• Текстовые отношения
• 2txt – Natural Language Generation GmbH
• Текстовые отношения
• 2txt – Natural Language Generation GmbH

Область отчета

Отчеты о самых популярных тенденциях