Der Natürliche Sprachverarbeitungsmarkt wird sich in Zukunft durch die tiefe Integration von NLP mit KI, verbessertes Verständnis menschlicher Sprache und die Verbreitung von Anwendungen in zahlreichen Branchen definieren. Laut einem neuen Bericht von MarketsandMarkets™ wird der Markt für Natürliche Sprachverarbeitung von 18,9 Milliarden USD im Jahr 2023 auf 68,1 Milliarden USD bis 2028 wachsen, mit einer Wachstumsrate von 29,3% während des Prognosezeitraums. NLP bezieht sich auf den Zweig der Informatik, speziell den Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich damit befasst, Computern die Fähigkeit zu geben, Texte und gesprochene Wörter in ähnlicher Weise wie Menschen zu verstehen.
Der Markt für Natürliche Sprachverarbeitung wird stark von seinem Dienstleistungssegment abhängig sein, um effektive Softwareoperationen zu gewährleisten. Um die Effizienz des gesamten Prozesses zu steigern, werden verwaltete und professionelle Dienstleistungen installiert, die in diesem Bericht berücksichtigt werden. Unternehmen wie Microsoft, IBM und SAS Institute haben begonnen, Plattformen für die Implementierung von NLP-Technologien anzubieten. Diese Plattformen können in verschiedenen Programmiersprachen codiert werden. Die große Anbieter wie Microsoft haben Partnerschaften mit kleinen und mittleren Unternehmen geschlossen, die Sprach-zu-Text-Software entwickeln, um sie über ihre integrierten Plattformen zugänglich zu machen.
Die Gesundheits- und Life-Sciences-Branche wird voraussichtlich die höchste Wachstumsrate während des Prognosezeitraums aufweisen. In der Gesundheitsbranche sind Genauigkeit und Effizienz entscheidend, da sie direkt die menschliche Gesundheit beeinflussen. Daher muss die Fehlerquote nahezu null sein. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) bietet mehrere Anwendungen und Use Cases, die Herausforderungen im Gesundheitswesen angehen. NLP-Technologien revolutionieren den Gesundheitssektor, indem sie die mühsame Aufgabe ermöglichen, Notizen des klinischen Personals zu transkribieren, wichtige Informationen zu extrahieren und es den Klinikern ermöglichen, ihre Problemliste zu verfeinern. Mit Hilfe von NLP-Tools können Kliniker schnell relevante klinische Daten aus unstrukturierten patientenbezogenen Dokumentationen filtern, notwendige Updates kennzeichnen und sie mit der aktuellen Problemliste abgleichen.