譯者：AI研習社（Icarus、）
雙語原文連結：The State of Enterprise NLP in 2020
2020年對於公共衛生、職業生活、經濟以及日常生活的幾乎所有其他方面來說，都是獨一無二的一年。雖然一些機會正在消失，另一些則正在轉變其商業模式，罕見沒有受到衝擊的企業。儘管如此，還是有一些行業正在蓬勃發展，不僅僅是虛擬會議或醫療保健。
自然語言處理（NLP）就是其中一個領域。事實上，根據MarketsandMarkets™的研究，NLP市場規模預計將從2019年的102億美元增長到2024年的264億美元。使用用例在醫療保健環境中幫助患者和從業者，簡化客戶服務查詢，甚至虛擬幫助購物者，有幾個增長因素推動了NLP技術的增長。無論你是新手還是有經驗的資料科學家，NLP都能幫助使用者更快、更聰明、更準確地工作。
要想了解NLP在未來幾年的發展狀況，我們首先需要了解NLP現在的狀況——從挑戰、成功、最普遍的使用案例等方面。為此，John Snow實驗室與Gradient Flow合作，最近釋出了新的研究報告，探討了NLP在不同行業、不同地域、不同應用水平的使用情況。知識就是力量，這項調查的目標是通過了解組織如何使用NLP技術，幫助IT領導者實現NLP的全部潛力。
這項全球調查詢問了來自50多個國家的近600名受訪者，全面瞭解了2020年NLP的採用和實施狀況。下面的關鍵調查結果將有助於為行業樹立一個基準，並預測我們在未來一年內NLP的發展方向。
NLP支出正在上升：儘管今年IT支出不景氣，但有趣的是，NLP預算全面增加，報告的NLP技術預算比去年增加了10-30%。考慮到該調查是在全球COVID-19大流行的高峰期進行的，而當時全球的IT支出都在下降，這一點尤其重要（Gartner）。53%的受訪者是技術領導者，他們表示他們的NLP預算與2019年相比至少增加了10%，其中31%的受訪者表示他們的預算比前一年至少增加了30%。同樣的趨勢也適用於大公司（員工人數超過5000人的公司），其中61%的受訪者表示2020年的預算會增加。
雲計算的使用帶來了挑戰。77%的受訪者表示，他們至少使用列出的四種NLP雲服務中的一種——谷歌、AWS、Azure或IBM。儘管基於雲的服務很受歡迎，但受訪者認為成本是他們在使用NLP雲服務時面臨的主要挑戰。此外，人們還擔心可擴充套件性，因為許多NLP應用依賴於特定領域的語言使用，而云提供商在服務這些市場需求方面進展緩慢。儘管如此，53%的受訪者表示至少使用了兩大NLP庫中的一個，即Spark NLP和spaCy，這是一個更準確和更具成本效益的選擇，做出這個選擇這並不奇怪。
準確性很重要，也很有挑戰性。超過40%的受訪者指出，準確性是他們評估NLP庫的最重要標準。考慮到NLP在關鍵應用中的使用，如電子健康記錄或在醫療環境中檢測不良藥物事件，這一點尤為重要。另一方面，準確性也是所有受訪者最常提到的挑戰。然而，當觀察技術領導者時，這種情況略有改變。整合問題、語言支援和可擴充套件性與準確性並列成為緊迫的挑戰。幸運的是，語言支援等領域正在大幅改善。谷歌和Facebook等公司正在釋出150多種語言的預訓練嵌入。而NLP庫也在跟進。
分類和NER是主要用例。NLP最受歡迎的四個應用是文件分類、命名實體識別（NER）、情感分析和知識圖譜。來自醫療保健領域的受訪者認為，去識別是另一個常見的NLP用例。自動化的NLP曾經是一個極其人工和勞動密集型的過程，現在已經使這一負擔大大減輕。NER和分類是醫療機構看到巨大價值的另外兩個NLP用例。例如，這些應用可以幫助醫療專業人員快速、準確地識別患者的藥物不良事件（ADE），改善醫療服務，減輕醫療系統的負擔和成本。
資料來源。來自檔案(如pdf、txt、docx等)和資料庫的資料在NLP專案中使用的資料來源中名列前茅(61%)。從法律合同和新聞文章，到醫療記錄和SEC檔案，這些輸入檔案通常以PDF格式儲存。雖然深度學習模型在過去幾年中有所改進，但在從PDF中提取文字時，有許多困難和資料質量問題。有趣的是，仍在探索NLP的公司與那些在採用曲線上走得更遠的公司在資料來源上存在一些差異。處於探索階段的受訪者報告使用音訊資料的比例(29% )高於那些更進一步的受訪者(22%)。
根據NLP在過去一年中的增長軌跡，其勢頭很明顯將持續到2021年。隨著時間的推移和即將到來的技術增強，採用和使用案例如何發展將是有趣的。NLP有能力改變我們的工作方式，給予和接受醫療護理，購物，以及與客戶服務的介面。雖然其中一些案例可能比其他案例更具影響力，但它們都將塑造我們更好的工作和生活方式。
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