1.1 自然語言處理的定義
1.2 自然語言處理環節
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 統計自然語言處理
1.3.3 神經網絡自然語言處理
1.4 自然語言處理研究范圍界定

2.1 相關概念
2.1.1 信息抽取（IE）
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

3.1 自然語言處理關聯技術
3.1.1 計算機科學
3.1.2 互聯網技術
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 圖神經網絡技術
（1）圖卷積神經網絡
（2）基于空間的圖卷積神經網絡

4.1 自然語言處理技術應用發展概述
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

5.1 自然語言處理產業鏈模型
5.2 自然語言處理產業鏈上游
5.2.1 芯片供應商
5.2.2 云服務供應商
5.2.3 數據
5.3 自然語言處理產業鏈中游
5.4 自然語言處理產業鏈下游
5.4.1 企業用戶
5.4.2 個人用戶
5.5 自然語言處理商業模式
5.5.1 模式一：生態構建者——全產業鏈生態+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
5.5.5 模式五：基礎設施提供者——從基礎設施切入，并向產業鏈下游拓展

6.1 自然語言處理行業市場現狀
6.2 自然語言處理行業財務分析
6.3 自然語言處理行業競爭格局
6.4 中國自然語言處理行業主要參與者

7.1 ChatGPT簡介
7.2 ChatGPT主要功能
7.3 ChatGPT發展趨勢
7.3.1 機器學習
7.3.2 神經網絡
7.3.3 Transformer算法
7.4 GPT算法的發展歷程
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

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偏見行為

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有望成為多模態的人工智能
9.2 GPT-4有望成為多模態的人工智能
9.3 領先的NLP模型
9.4 RLHF與TAMER是重要架構支撐

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數據中心的關鍵硬件——AI服務器
10.2.1 數據中心產業鏈分析
10.2.2 中國數據中心總投資結構及硬件投資結構
10.2.3 2016-2022年我國算力規模及增速
10.2.4 2016-2022年我國算力內部結構
10.2.5 全球級中國AI服務器市場規模
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芯片的優點
10.3.4 全球及中國AI芯片市場規模
10.3.5 加速服務器的市場前景

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公司的商業化
11.4.1 OpenAI的商業模式即API接口收費
11.4.2 OpenAI的主要業務概況及產品矩陣
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

12.1 自然語言處理行業發展趨勢
12.1.1 多模態語言處理融合
12.1.2 自然語言處理應用逐漸成熟
12.2 自然語言處理行業發展挑戰
12.2.1 更優的算法
12.2.2 語言的深度分析
12.2.3 多學科的交叉
12.3 自然語言處理行業發展驅動因素
12.3.1 自然語言處理要素演進，行業迎來變更式發展
12.3.2 傳統行業智能需求增長，帶動語言處理需求上漲
12.4 自然語言處理行業發展限制因素
12.4.1 自然語言處理存在技術難題
12.4.2 自然語言處理模型通用性不強
12.4.3 機器理解自然語言技術未有突破
12.5 自然語言處理行業投資風險
12.5.1 自然語言處理技術創新及發展不及預期
12.5.2 用戶接受度低于預期
12.5.3 行業政策監管風險
12.6 2023-2030年自然語言處理行業市場空間預測

【附】 自然語言處理行業重點企業研究
13.1 浪潮電子信息產業股份有限公司
13.1.1 企業發展基本情況
13.1.2 企業經營狀況分析
13.1.3 企業自然語言處理業務情況
13.1.4 企業核心競爭力分析
13.1.5 企業發展戰略分析
13.2 長沙景嘉微電子股份有限公司
13.2.1 企業發展基本情況
13.2.2 企業經營狀況分析
13.2.3 企業自然語言處理業務情況
13.2.4 企業核心競爭力分析
13.2.5 企業發展戰略分析
13.3 科大訊飛股份有限公司
13.3.1 企業發展基本情況
13.3.2 企業經營狀況分析
13.3.3 企業自然語言處理業務情況
13.3.4 企業核心競爭力分析
13.3.5 企業發展戰略分析
13.4 海光信息技術股份有限公司
13.4.1 企業發展基本情況
13.4.2 企業經營狀況分析
13.4.3 企業自然語言處理業務情況
13.4.4 企業核心競爭力分析
13.4.5 企業發展戰略分析
13.5 中科寒武紀科技股份有限公司
13.5.1 企業發展基本情況
13.5.2 企業經營狀況分析
13.5.3 企業自然語言處理業務情況
13.5.4 企業融資情況分析
13.5.5 企業發展戰略分析
13.6 云從科技集團股份有限公司
13.6.1 企業發展基本情況
13.6.2 企業經營狀況分析
13.6.3 企業自然語言處理業務情況
13.6.4 企業核心競爭力分析
13.6.5 企業發展戰略分析
13.7 ?北京海天瑞聲科技股份有限公司
13.7.1 企業發展基本情況
13.7.2 企業經營狀況分析
13.7.3 企業自然語言處理業務情況
13.7.4 企業核心競爭力分析
13.7.5 企業發展戰略分析
13.8 拓爾思信息技術股份有限公司
13.8.1 企業發展基本情況
13.8.2 企業經營狀況分析
13.8.3 企業自然語言處理業務情況
13.8.4 企業融資情況分析
13.8.5 企業發展戰略分析
13.9 三六零安全科技股份有限公司
13.9.1 企業發展基本情況
13.9.2 企業經營狀況分析
13.9.3 企業自然語言處理業務情況
13.9.4 企業融資情況分析
13.9.5 企業發展戰略分析
13.10 百度集團股份有限公司
13.13.1 企業發展基本情況
13.13.2 企業經營狀況分析
13.13.3 企業自然語言處理業務情況
13.13.4 企業融資情況分析
13.13.5 企業發展戰略分析