Beste Software zur natürlichen Sprachgenerierung (NLG)
Die natürliche Sprachgenerierung (NLG) ist der Prozess, bei dem künstliche Intelligenz Daten interpretiert und die Daten in einer verdaulichen, leicht verständlichen Weise präsentiert oder anzeigt. Diese Werkzeuge werden verwendet, wenn große Datensätze, strukturiert oder unstrukturiert, verarbeitet werden, um Geschäftsaktionen basierend auf den Daten zu erstellen. Die Daten werden als schriftlicher Bericht oder als Dashboard mit Diagrammen und Grafiken präsentiert, neben anderen Präsentationstypen. Die Generierung erfolgt vollständig durch künstliche Intelligenz und ist am besten auf die Geschäftsbedürfnisse des spezifischen Benutzers abgestimmt. NLG-Lösungen können als Werkzeug für Datenwissenschaftler oder Analysten arbeiten und in einigen Fällen sogar die Notwendigkeit solcher Positionen ergänzen. Sie können auch von weniger technischen Arbeitspositionen verwendet werden, wenn versucht wird, Daten Bedeutung zu verleihen. Oft arbeiten diese Projekte in Verbindung mit einer Business-Intelligence-Lösung oder einer Big-Data-Analytics-Plattform, neben anderer Software.
Diese Softwarelösungen werden mit einem Algorithmus bewertet, der die Kundenzufriedenheit und Marktpräsenz basierend auf Bewertungen unserer Benutzer-Community berechnet. Für weitere Informationen, siehe G2s Forschungsscoringsmethodologie.
Um sich für die Aufnahme in die Kategorie der natürlichen Sprachgenerierung zu qualifizieren, muss ein Produkt:
Daten und Informationen mit der Verwendung von Deep Learning verarbeiten Umsetzbare Erkenntnisse basierend auf Daten mit der Verwendung von Deep Learning generieren Daten in einer leicht verdaulichen Weise für sowohl technische als auch nicht-technische Benutzer präsentierenBeste Software zur natürlichen Sprachgenerierung (NLG) auf einen Blick
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Mehr über Software zur natürlichen Sprachgenerierung (NLG) erfahren
Was ist NLG-Software?
Software zur natürlichen Sprachgenerierung (Natural Language Generation, NLG) nutzt künstliche Intelligenz, um natürlich klingende geschriebene oder gesprochene Texte zu erzeugen, die Menschen verstehen können. Sie analysiert strukturierte und unstrukturierte Datensätze, um diese Informationen in natürlich klingende menschliche Sprache zu verwandeln.
Zum Beispiel kann NLG-Software Finanzdaten in einen Gewinnbericht oder Sportdaten in eine Spielzusammenfassung umwandeln. Sie kann auch die Benutzerabsicht interpretieren, indem sie Kundeneingaben analysiert und personalisierte Antworten generiert, wodurch manuelle Eingriffe überflüssig werden. Diese Funktionalität ermöglicht es Sprachassistenten und Chatbots, mit einem menschlichen Touch zu antworten.
Was sind die häufigsten Merkmale von Software zur natürlichen Sprachgenerierung?
NLG-Softwarelösungen verfügen über robuste Funktionen und Komponenten zur Umwandlung von Daten in kontextbezogene Inhalte.
- Texterzeugung: Die Hauptfunktion von NLG-Software besteht darin, natürliche Sprachtexte aus strukturierten Daten und anderen Wissensquellen zu erzeugen. Die generierten Texte kommen in vielen Formen, wie Berichten, Zusammenfassungen, E-Mails und Präsentationen.
- Kontextuelles Verständnis: NLG-Softwaretools können die Benutzerabsicht hinter einem Befehl oder einer Anfrage verstehen und eine kontextbezogene Antwort in einer menschenähnlichen Sprache liefern. Diese Fähigkeit verbessert die Kommunikation zwischen System und Benutzer, indem sie personalisierte Antworten bereitstellt.
- Verbesserung der Datenvisualisierung. Wenn sie mit Visualisierungstools integriert ist, kann die natürliche Sprachgenerierungssoftware Berichte erstellen, die textuelle Zusammenfassungen und visuelle Darstellungen enthalten. Sie schreibt beschreibende Erzählungen, die visuelle Darstellungen wie Diagramme und Grafiken begleiten, um komplexe Daten einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.
- Automatisierte Dokumentenerstellung. Mit NLG-Technologie können Benutzer Dokumente ohne manuellen Aufwand erstellen. Die Software nimmt Eingaben in Form von strukturierten Daten entgegen und erstellt einen Entwurf basierend auf der vom Benutzer gewählten Vorlage.
- Sprachvariation: Diese Funktion ermöglicht es der NLG-Software, Texte in verschiedenen Stilen und Sprachen zu erzeugen, was besonders nützlich für Unternehmen ist, die mit unterschiedlichen Gruppen kommunizieren.
Arten von NLG-Software
NLG-Software wird grob in zwei Typen unterteilt: eigenständige Lösungen und integrierte Tools. Beide dienen unterschiedlichen Zwecken.
- Eigenständige NLG: Eigenständige Lösungen arbeiten unabhängig; sie verfügen über eigene Benutzeroberflächen, anstatt an eine bestimmte Plattform gebunden zu sein. Sie sind flexibler als ihre Gegenstücke und können für verschiedene Content-Generierungsbedürfnisse wie das Erstellen von Berichten, das Schreiben von Artikeln und das Verfassen von Produktbeschreibungen verwendet werden.
- Integrierte NLG: Diese sind in größere Softwareplattformen wie Analytik oder Business Intelligence integriert. Sie bieten kontextspezifische Texterzeugung innerhalb der Umgebung der bestehenden Anwendung und verbessern deren Gesamtfunktionalität.
Wesentliche Vorteile von Software zur natürlichen Sprachgenerierung
NLG-Software verbessert die Datenverarbeitung und Kommunikation für Organisationen, sowohl intern als auch extern. Weitere Vorteile werden hier beschrieben.
- Leicht verständliche Daten: NLG-Software übersetzt komplexe Daten in natürliche Sprache, sodass auch Personen ohne spezialisierte Datenanalyse-Kenntnisse sie verstehen können. So können Benutzer Dateninsights leichter erfassen.
- Benutzeroberfläche in einfacher Sprache: NLG-Tools erzeugen Inhalte in menschenähnlicher Sprache, die einfach, natürlich und frei von Fachterminologie ist. Dies hilft Unternehmen, ein breiteres Publikum zu erreichen.
- Unterstützung bei der Inhaltserstellung: NLG automatisiert Schreibaufgaben, indem es strukturierte Daten verarbeitet und kontextuell relevante Inhalte erzeugt. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Skalierung des Content-Erstellungs-Workflows und hilft auch bei der Erstellung von Berichten, Produktbeschreibungen, Zusammenfassungen, E-Mails und anderen Inhaltsformen.
- Weniger manueller Aufwand: Da NLG den Content-Erstellungsprozess automatisiert, reduziert es den Bedarf an menschlichem Eingreifen. Es entlastet menschliche Ressourcen und ermöglicht es Ihrem Team, sich auf strategischere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren, ohne das Volumen des konsistenten Content-Flusses zu beeinträchtigen.
Natürliche Sprachgenerierung vs. Verarbeitung natürlicher Sprache vs. Verständnis natürlicher Sprache
NLP, NLG und NLU sind eng verwandte Konzepte unter dem Dach der KI. Sie arbeiten zusammen, um eine effektive Kommunikation zwischen Maschinen und Menschen zu ermöglichen. Allerdings unterscheiden sie sich leicht in ihrer Funktionalität, d.h. wie Computer mit menschlicher Sprache umgehen.
NLG dreht sich um die Erzeugung von natürlichem Sprachtext aus komplexen Datensätzen, während sich NLU speziell auf das Verständnis natürlicher Sprache konzentriert. Zum Beispiel wird NLU in Sprachassistenten wie Siri oder Google Assistant verwendet, um auf Befehle und Anfragen zu reagieren, indem die Benutzerabsicht verstanden wird.
NLP ist das breitere Feld, das sowohl die Erzeugung als auch das Verständnis natürlicher Sprache umfasst. Es erleichtert die Kommunikation zwischen Benutzer und System, indem es der Technologie ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Häufige Anwendungsfälle von NLP sind Spracherkennung und maschinelle Übersetzung.
Wer nutzt Software zur natürlichen Sprachgenerierung?
Jeder, der strukturierte Daten in verständliche Textinhalte umwandeln möchte, kann NLG-Software nutzen. Sie ist besonders wertvoll für Branchen, die eine konsistente datengesteuerte Inhaltserstellung oder personalisierte Kommunikation mit ihren Stakeholdern benötigen.
- Analysten: Geschäfts-, Finanz- und Datenanalysten nutzen NLG-Software, um Berichte und Zusammenfassungen zu erstellen. NLG macht Daten zugänglicher und verständlicher, sodass es einfach ist, Trends zu entdecken und Zahlen mit allen Stakeholdern zu kommunizieren.
- Inhaltsersteller: NLG-Systeme sind nützlich, um große Mengen hochwertiger Inhalte zu produzieren, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für heutige Ersteller macht. Sie können die Automatisierungstaktiken von NLG nutzen, um Social-Media-Texte, Blogbeiträge und Produktbeschreibungen zu schreiben und dabei eine konsistente Markenbotschaft beizubehalten.
- Abteilungsleiter: NLG-Software ermöglicht es Abteilungsleitern, die Effizienz und Kommunikation innerhalb ihrer Teams und darüber hinaus zu verbessern. Sie nutzen sie, um Metriken zu verfolgen und zu teilen und datengesteuerte Entscheidungen in der gesamten Organisation zu erleichtern.
Preise für NLG-Software
Der Preis für Software zur natürlichen Sprachgenerierung hängt stark vom Projektumfang, den Funktionen und dem Anbieter ab. Faktoren wie Anpassung, Schulung und Implementierung, Wartung und Speicherplatz beeinflussen ebenfalls die Gesamtkosten des Produkts.
Je nach den Bedürfnissen und finanziellen Vorlieben des Benutzers gibt es hauptsächlich zwei Arten von Preismodellen für NLG-Software.
- Add-on: Einige Plattformen bieten Kernservices an und ermöglichen es Kunden, durch den Kauf von NLG-Funktionen als Add-ons aufzurüsten. Dieses Modell basiert auf einer monatlichen Gebühr plus den Grundabonnementkosten. Es ermöglicht ein maßgeschneidertes Benutzererlebnis, das nur die benötigten Funktionen umfasst.
- Inklusive: In anderen Fällen integrieren einige Plattformen NLG als Teil ihres Standardangebots und erheben keine zusätzlichen Gebühren. Unter diesem Preismodell sind die Grundkosten hoch, aber NLG-Funktionen sind Teil der Abonnementgebühr. Es vereinfacht auch die Abrechnung und kann für umfangreiche Benutzer geeignet sein.
Wenn Sie NLG nicht oft benötigen, ist der Kauf als Add-on kostengünstiger und flexibler. Es wird normalerweise auf einem monatlichen Abonnementmodell abgerechnet. Andererseits, wenn NLG für den täglichen Betrieb unerlässlich ist, ist ein Standardabonnement, das mit der Plattform enthalten ist, vorteilhafter.
ROI für NLG-Software
Sie können Ihre Rendite für NLG-Software anhand von Faktoren bewerten, die zum Gesamtwert und den Vorteilen beitragen, die sich aus ihrer Implementierung ergeben.
- Benutzerfreundlichkeit: Da NLG-Software einfach zu bedienen ist, können mehr Menschen sie anwenden, ohne Schulungen zu benötigen.
- Zeitersparnis: Die Automatisierung der Inhaltserstellung spart erheblich Zeit und Kosten, da weniger menschliche Ressourcen erforderlich sind, um datengesteuerte Berichte und andere Dokumente zu erstellen.
- Skalierbarkeit: Mit NLG-Software können Organisationen ihre Content-Produktion skalieren, ohne zusätzliche Ressourcen zu benötigen. Dies führt zu einer höheren Produktionsleistung, während die Kosten gleich bleiben.
- Produktivität: Ohne die Notwendigkeit, ständig zu schreiben und zu erstellen, können sich Mitarbeiter auf Aufgaben konzentrieren, die Wert schaffen und zu profitablen Geschäftsergebnissen führen.
Herausforderungen mit Werkzeugen zur natürlichen Sprachgenerierung
Trotz der vielen Vorteile und Anwendungen von NLG-Software gibt es einige Herausforderungen.
- Einführung: Die Integration von NLG-Software in bestehende Systeme erfordert erhebliche Zeit und Ressourcen. Mitarbeiter können sich auch dagegen sträuben, neue Technologien zu erlernen.
- Konsistenz der Ausgabe: Unternehmen benötigen Konsistenz in ihren Inhalten für Markenbildungszwecke. Allerdings hat NLG-Software manchmal Schwierigkeiten, eine konsistente Stimme und einen konsistenten Schreibstil beizubehalten, insbesondere bei vielfältigen Themen für unterschiedliche Zielgruppen. Darüber hinaus schaffen Faktoren wie Sprachkomplexität und Skalierbarkeit auch Inkonsistenzen.
- Qualitätskontrolle: NLG-Software benötigt hochwertige Daten, um genaue Ausgaben zu erzeugen. Wenn die Daten nicht den Standards entsprechen oder überhaupt nicht verfügbar sind, wird die Inhaltserstellung mühsam. Zum Beispiel können KI-Voreingenommenheiten aufgrund von Vorurteilen in den Trainingsdaten auftreten, was die Genauigkeit und Qualität des generierten Textes beeinträchtigt.
Was sind die Alternativen zu NLG-Software?
Diese Alternativen zu NLG-Software können sie zumindest teilweise, wenn nicht vollständig, ersetzen.
- Analyseplattformen sammeln, analysieren und visualisieren Daten aus verschiedenen Ressourcen. Sie bieten Funktionen wie Datenvisualisierung, Berichterstellung und statistische Analyse, um Muster, Trends und Erkenntnisse aufzudecken. Viele Analyseplattformen bieten auch ein grundlegendes Maß an narrativer Erklärung neben Datenvisualisierungen für eine zugängliche Kommunikation.
- KI-Chatbots sind automatisierte Nachrichtensysteme, die interaktive menschliche Gespräche führen. Sie interpretieren Benutzereingaben, verarbeiten Anfragen und antworten in natürlicher Sprache. KI, maschinelles Lernen und NLP-Technologie werden alle verwendet, um Fragen zu verstehen und relevante Antworten zu generieren.
Welche Unternehmen sollten Software zur natürlichen Sprachgenerierung kaufen?
NLG-Software ist besonders nützlich für Unternehmen, die große Datenmengen verwalten und kohärente narrative Einblicke daraus gewinnen müssen.
- E-Commerce- und Einzelhandelsorganisationen: Diese Unternehmen können NLG-Lösungen nutzen, um große Mengen an Inhalten wie Produktbeschreibungen, Bewertungen und Verkaufsberichte zu generieren. Diese Tools können auch Kundendaten verarbeiten, um maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse zu bieten und Inhalte für verschiedene Verbrauchergruppen zu schreiben.
- Finanzinstitute: NLG-Software hilft Banken und Finanzinstituten, indem sie automatisierte Finanzberichte und Anlagezusammenfassungen erstellt. Sie erleichtert auch die Kommunikation von Finanzinformationen an Kunden und Stakeholder in der gesamten Organisation.
- Gesundheitswesen: Durch die Nutzung von NLG-Software können Gesundheitsdienstleister komplexe medizinische und klinische Daten interpretieren und Berichte, Patientenübersichten und andere Inhalte basierend auf elektronischen Gesundheitsakten erstellen.
- Marketing- und Werbeagenturen: NLG-Software produziert datengesteuerte und kreative Werbetexte, E-Mail-Kampagnen und Social-Media-Inhalte. Ihre Leistungsberichte helfen Ihnen, Dateninsights zu nutzen.
Wie wählt man Software zur natürlichen Sprachgenerierung aus?
Die Auswahl der richtigen natürlichen Sprachsoftware erfordert die folgenden Schritte.
Geschäftsbedürfnisse und Prioritäten identifizieren
Stakeholder müssen damit beginnen, die Bereiche innerhalb ihrer Organisation zu bewerten, in denen NLG einen Mehrwert bieten kann, sei es durch die Automatisierung der Berichtserstellung, die Verbesserung der Inhaltserstellung oder die Verbesserung der Kundeninteraktion. Das Verständnis der Geschäftsziele und das Testen der technischen Kompetenz des Personals sind entscheidend.
Die notwendige Technologie und Funktionen auswählen
Der nächste Schritt besteht darin, Lösungen zu finden, die die Technologie und Funktionen bieten, die Ihren Bedürfnissen entsprechen. NLG-Software mit umfassenden Sprachmodellen erzeugt kohärente und genaue Texte. Anpassung und Flexibilität sind entscheidend, um den gewünschten Ton und Stil der Inhalte zu erreichen. Die Datenintegration hilft, bestehende Datenbanken und Ressourcen zu verbinden. Unternehmen mit regionalen und weltweiten Aktivitäten schätzen den mehrsprachigen Service.
Anbieter-Vision, Roadmap, Lebensfähigkeit und Support überprüfen
Sobald die Funktionen identifiziert sind, müssen die Stakeholder ihre Anbieterwahl erkunden und eingrenzen. Die Untersuchung der Produkt-Roadmap, der Geschäftsmission des Anbieters, der Lebensfähigkeit und des Kundensupports sind gute Ausgangspunkte. Markstabilität und Benutzerbewertungen sind ebenfalls wesentliche Faktoren für die langfristige Planung.
Das Bereitstellungs- und Preismodell bewerten
Bei der Betrachtung der Softwarebereitstellung müssen Unternehmen die Vorteile von cloudbasierten gegenüber vor Ort installierten Lösungen gegenüber einem hybriden Modell abwägen. Faktoren wie Flexibilität, Kontrolle, Compliance und Sicherheit sowie die Lizenzgebühren und Abonnementkosten bewerten. Das Preismodell sollte transparent und skalierbar sein.
Alles zusammenfügen
Schließlich müssen die Stakeholder alle Überlegungen zusammenführen und einen umsetzbaren Plan erstellen. Dieser Schritt umfasst die Identifizierung potenzieller Risiken, das Einholen von Feedback von Endbenutzern und die Durchführung einer abschließenden Bewertung, um die beste Lösung auszuwählen, die mit den Geschäftsziele, Prioritäten und dem Budget übereinstimmt.
Trends in der Software zur natürlichen Sprachgenerierung
- Der Aufstieg von NLP und konversationeller KI: Fortschritte in der NLP haben das kontextuelle Verständnis, die Interpretation und die Erzeugung menschlicher Sprache verbessert, sodass NLG-Software relevantere und kohärentere Texte erzeugen kann. Dies ist besonders wichtig in der konversationellen KI, die in Chatbots und virtuellen Assistenten verwendet wird, um die Benutzerabsicht zu verstehen und den Kontext beizubehalten.
- Benutzerfreundliche konversationelle Schnittstelle: Der Erfolg von Plattformen wie ChatGPT unterstreicht die Bedeutung benutzerfreundlicher Chat-Plattformen. Es hat die Akzeptanz und Integration von NLG-Technologie in verschiedene Anwendungen erhöht. Die Schnittstelle ermöglicht es Benutzern, mit dem System in natürlicher Sprache zu kommunizieren, auch wenn sie mit komplexen Befehlen und Schnittstellen nicht vertraut sind.
Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit NLG-Software
Verwandte Lösungen, die zusammen mit NLG-Software verwendet werden können, werden hier besprochen.
- KI-Schreibassistenten: Diese Tools bieten viele Funktionen, um Benutzern bei der Inhaltserstellung und -optimierung zu helfen, wie Grammatik- und Rechtschreibprüfungen, Stilvorschläge und Tonanalyse. Mit Hilfe von KI-Schreibassistenten kann der von NLG generierte Text verfeinert und in der Qualität verbessert werden, um sicherzustellen, dass er den definierten Standards entspricht.
- Chatbots: Chatbots arbeiten nach einem Satz vordefinierter Regeln und führen geführtere menschliche Gespräche im Vergleich zu KI-Chatbots. Mit NLG-Technologie können Chatbots kontextuell angemessene und personalisierte Antworten generieren, um Benutzern ein natürliches und weniger eingeschränktes Konversationserlebnis zu bieten.
Recherchiert und geschrieben von Matthew Miller
Überprüft und bearbeitet von Aisha West
