# Beste Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU) verwendet maschinelle Lernalgorithmen und statistische Methoden, um Anwendungen dabei zu helfen, menschlichen Text besser zu verstehen. Es liefert Ausgaben wie Wortartenerkennung, Sentimentanalyse, Erkennung benannter Entitäten, automatische Zusammenfassung, Emotionserkennung und Spracherkennung aus Spracheingaben. ### Kernfähigkeiten von NLU-Software Um in die Kategorie der Verarbeitung natürlicher Sprache aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Einen Deep-Learning-Algorithmus speziell für die Interaktion mit menschlicher Sprache bereitstellen - Sich mit Sprachdatenpools verbinden, um eine spezifische Lösung oder Funktion zu erlernen - Sprache als Eingabe konsumieren und eine ausgegebene Lösung bereitstellen ### Häufige Anwendungsfälle für NLU-Software Entwickler und KI-Teams nutzen NLU-Software, um Anwendungen und Diensten Fähigkeiten zur Sprachverständnis hinzuzufügen. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Chatbots und virtuelle Assistenten mit Absichtserkennung und Verständnis von mehrstufigen Gesprächen auszustatten - Social-Media-Überwachungstools zu ermöglichen, Markensentiment zu analysieren und Erwähnungen automatisch zu erkennen - Übersetzungs- und Spracherkennungsanwendungen über diverse sprachliche Datenquellen zu unterstützen ### Wie sich NLU-Software von anderen Tools unterscheidet NLU ist eine spezialisierte Form der [Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp), die sich speziell auf Sprachverständnis und Absichtserkennung konzentriert, anstatt auf das gesamte Spektrum der Textverarbeitungsaufgaben. NLU-Algorithmen sind Beispiele für Deep Learning und können als vorgefertigte Fähigkeiten innerhalb breiterer KI-Plattformlösungen angeboten werden, wodurch sie fokussierter sind als allgemeine NLP-Plattformen, die Textgenerierung und -klassifizierung neben dem Verständnis abdecken. ### Einblicke aus G2-Bewertungen zu NLU-Software Laut G2-Bewertungsdaten heben Benutzer die Genauigkeit der Absichtserkennung und die einfache Integration in Konversationsanwendungen als Top-Fähigkeiten hervor. Entwicklungsteams nennen häufig Verbesserungen im Verständnis von Chatbots und die Reduzierung falsch klassifizierter Benutzereingaben als primäre Ergebnisse der Einführung. ## How Many Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 76 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.42/5 (↓0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 66 - **Buyer Segments**: Kleinunternehmen 60% │ Unternehmen mittlerer Größe 30% │ Unternehmen 10% - **Top Trending Product**: Claude (+0.07) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 1,800+ Authentische Bewertungen - 76+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Claude](https://www.g2.com/de/products/claude-2025-12-11/reviews) - **Höchste Leistung:** [Google NotebookLM](https://www.g2.com/de/products/google-notebooklm/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-translation-api/reviews) - **Top-Trending:** [Claude](https://www.g2.com/de/products/claude-2025-12-11/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-translation-api/reviews) ## What Are the Top-Rated Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) Products in 2026? ### 1. [Claude](https://www.g2.com/de/products/claude-2025-12-11/reviews) Claude ist ein hochmodernes großes Sprachmodell (LLM), das von Anthropic entwickelt wurde und als hilfreicher, ehrlicher und harmloser KI-Assistent dient. Mit seinen fortschrittlichen Argumentationsfähigkeiten und seinem konversationellen Tonfall glänzt Claude in Aufgaben, die von komplexem Codieren bis hin zu tiefgehender Finanzanalyse reichen, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für Entwickler, Unternehmen und Finanzfachleute macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Fortschrittliche Codierfähigkeiten: Claude Opus 4 führt in der Codierungsleistung und erzielt Spitzenwerte in Benchmarks wie SWE-bench und Terminal-bench. Es unterstützt langanhaltende Aufgaben, die kontinuierliche Arbeit über mehrere Stunden ermöglichen, was ideal für komplexe Softwareentwicklungsprojekte ist. - Finanzanalysetools: Claude integriert sich nahtlos mit Finanzdatenplattformen wie Databricks und Snowflake und bietet eine einheitliche Schnittstelle für Marktanalysen, Forschung und Investitionsentscheidungen. Es bietet direkte Hyperlinks zu Quellenmaterialien für sofortige Verifizierung, was die Effizienz von Finanzabläufen erhöht. - Erweiterte Kontextfenster: Mit einem erweiterten 500k-Kontextfenster, das in Claude Sonnet 4 verfügbar ist, können Benutzer umfangreiche Dokumente hochladen, einschließlich Hunderter von Verkaufsprotokollen oder großen Codebasen, was umfassende Analysen und Zusammenarbeit erleichtert. - Werkzeugnutzung und Integration: Claudes erweiterte Denkfähigkeiten ermöglichen es ihm, Werkzeuge wie die Websuche während der Argumentationsprozesse zu nutzen, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern. Es unterstützt auch Hintergrundaufgaben über GitHub Actions und integriert sich nativ mit Entwicklungsumgebungen wie VS Code und JetBrains für nahtloses Pair-Programming. - Unternehmenssicherheit auf höchstem Niveau: Der Claude Enterprise-Plan bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen, einschließlich Single Sign-On (SSO), Just-in-Time-Provisioning (JIT), rollenbasierte Berechtigungen, Prüfprotokolle und benutzerdefinierte Datenaufbewahrungsrichtlinien, um die Datensicherheit und Compliance für Organisationen zu gewährleisten. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Claude adressiert das Bedürfnis nach einem zuverlässigen und intelligenten KI-Assistenten, der in der Lage ist, komplexe Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu bewältigen. Für Entwickler steigert es die Produktivität durch fortschrittliche Codierungsunterstützung und Integration mit Entwicklungstools. Finanzfachleute profitieren von seiner Fähigkeit, diverse Datenquellen zu vereinheitlichen und zu analysieren, was die Forschung und Entscheidungsprozesse vereinfacht. Unternehmen profitieren von seinen skalierbaren Lösungen und robusten Sicherheitsfunktionen, die eine effiziente und sichere Bereitstellung von KI-Fähigkeiten innerhalb ihrer Operationen ermöglichen. Insgesamt befähigt Claude die Benutzer, in ihren jeweiligen Bereichen höhere Effizienz, Genauigkeit und Innovation zu erreichen. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 303 **How Do G2 Users Rate Claude?** - **Zusammenfassung:** 9.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 9.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 7.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Claude?** - **Verkäufer:** [Anthropic](https://www.g2.com/de/sellers/anthropic-b3e27488-b6f4-49c9-a8c7-d860a4207ff3) - **Hauptsitz:** San Francisco, California - **Twitter:** @AnthropicAI (1,287,685 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/anthropicresearch/ (4,116 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** CEO, Datenanalyst - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 53% Kleinunternehmen, 34% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Claude's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (40 reviews) - Nützlich (40 reviews) - Hilfreich (33 reviews) - Genauigkeit (25 reviews) - Kommunikation (23 reviews) **Cons:** - Nutzungsbeschränkungen (37 reviews) - Einschränkungen (19 reviews) - Eingeschränkte Funktionalität (19 reviews) - KI-Einschränkungen (17 reviews) - Ressourcenbeschränkungen (16 reviews) ### 2. [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-translation-api/reviews) Ihr Inhalt und Ihre Apps werden mit schneller, dynamischer maschineller Übersetzung in Tausenden von Sprachpaaren mehrsprachig. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 325 **How Do G2 Users Rate Google Cloud Translation API?** - **Zusammenfassung:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud Translation API?** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,915,529 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Dateningenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 53% Kleinunternehmen, 24% Unternehmen #### What Are Google Cloud Translation API's Pros and Cons? **Pros:** - Übersetzungsdienste (59 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (46 reviews) - Genauigkeit (38 reviews) - Mehrsprachige Unterstützung (38 reviews) - Sprachunterstützung (33 reviews) **Cons:** - Übersetzungsgenauigkeit (30 reviews) - Teuer (28 reviews) - Genauigkeitsprobleme (18 reviews) - Abonnementkosten (16 reviews) - Übersetzungsprobleme (14 reviews) ### 3. [Google Cloud Natural Language API](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-natural-language-api/reviews) Erkenntnisse aus unstrukturiertem Text mit Google Machine Learning gewinnen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 98 **How Do G2 Users Rate Google Cloud Natural Language API?** - **Zusammenfassung:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud Natural Language API?** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,915,529 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 55% Kleinunternehmen, 23% Unternehmen #### What Are Google Cloud Natural Language API's Pros and Cons? **Pros:** - Anwendungsentwicklung (1 reviews) - Cloud-Computing (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) **Cons:** - Nicht benutzerfreundlich (1 reviews) ### 4. [Amazon Comprehend](https://www.g2.com/de/products/amazon-comprehend/reviews) Amazon Comprehend ist ein Dienst zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der maschinelles Lernen verwendet, um Einblicke und Beziehungen in Texten zu finden. Amazon Comprehend identifiziert die Sprache des Textes; extrahiert Schlüsselphrasen, Orte, Personen, Marken oder Ereignisse; versteht, wie positiv oder negativ der Text ist; und organisiert automatisch eine Sammlung von Textdateien nach Themen. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 71 **How Do G2 Users Rate Amazon Comprehend?** - **Zusammenfassung:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Amazon Comprehend?** - **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,228,514 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 40% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Kleinunternehmen #### What Are Amazon Comprehend's Pros and Cons? **Pros:** - Zugriff (1 reviews) - Inhaltserstellung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einblicke (1 reviews) - Einblicke Analyse (1 reviews) **Cons:** - Genauigkeitsprobleme (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - Unzureichendes Training (1 reviews) ### 5. [Azure AI Language](https://www.g2.com/de/products/azure-ai-language/reviews) Azure AI Language ist ein verwalteter Dienst zur Entwicklung von Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Identifizieren Sie Schlüsselbegriffe und -phrasen, analysieren Sie die Stimmung, fassen Sie Texte zusammen und erstellen Sie konversationelle Schnittstellen. Verwenden Sie Language, um anpassbare KI-Modelle mit minimalem Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen zu annotieren, zu trainieren, zu bewerten und bereitzustellen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 78 **How Do G2 Users Rate Azure AI Language?** - **Zusammenfassung:** 8.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Azure AI Language?** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,101,622 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 41% Kleinunternehmen, 32% Unternehmen ### 6. [Google NotebookLM](https://www.g2.com/de/products/google-notebooklm/reviews) Das ultimative Werkzeug zum Verstehen der Informationen, die Ihnen am wichtigsten sind, entwickelt mit Gemini 2.0. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 18 **How Do G2 Users Rate Google NotebookLM?** - **Zusammenfassung:** 9.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 9.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Google NotebookLM?** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google-f3801d18-1641-4e22-99de-30e7422a874d) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 44% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Google NotebookLM's Pros and Cons? **Pros:** - Inhaltserstellung (2 reviews) - Effizienz (2 reviews) - Einblicke (2 reviews) - Verstehen (2 reviews) - Benutzeroberfläche (2 reviews) **Cons:** - Ineffiziente Dateiverwaltung (1 reviews) - Sprachliche Einschränkungen (1 reviews) - Begrenzte Sprachunterstützung (1 reviews) - Schlechte Antwortqualität (1 reviews) ### 7. [Google Cloud AutoML Natural Language](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-automl-natural-language/reviews) Die leistungsstarken vortrainierten Modelle der Natural Language API ermöglichen es Entwicklern, mit Funktionen des natürlichen Sprachverständnisses zu arbeiten, einschließlich Sentiment-Analyse, Entitätsanalyse, Entitätensentiment-Analyse, Inhaltsklassifizierung und Syntaxanalyse. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 15 **How Do G2 Users Rate Google Cloud AutoML Natural Language?** - **Zusammenfassung:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud AutoML Natural Language?** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,915,529 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 53% Kleinunternehmen, 27% Unternehmen ### 8. [scite.ai](https://www.g2.com/de/products/scite-ai/reviews) scite ist ein preisgekröntes Forschungstool, das Nutzern hilft, Forschung durch Smart Citations besser zu entdecken, zu verstehen und zu bewerten. Smart Citations zeigen den Kontext der Zitation und beschreiben, ob der Artikel unterstützende oder widersprüchliche Beweise liefert. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate scite.ai?** - **Zusammenfassung:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 6.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind scite.ai?** - **Verkäufer:** [scite.ai](https://www.g2.com/de/sellers/scite-ai) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** New York, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sciteai/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Forschung, Höhere Bildung - **Company Size:** 52% Kleinunternehmen, 11% Unternehmen #### What Are scite.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Nützlich (8 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (7 reviews) - Genauigkeit (5 reviews) - Effizienz (5 reviews) - Hilfreich (5 reviews) **Cons:** - Langsame Leistung (3 reviews) - KI-Einschränkungen (2 reviews) - Kontextverständnis (2 reviews) - Schlechte Antwortqualität (2 reviews) - Wiederholender Inhalt (2 reviews) ### 9. [Stanford CoreNLP](https://www.g2.com/de/products/stanford-corenlp/reviews) Stanford CoreNLP bietet eine Reihe von Werkzeugen zur Analyse natürlicher Sprache, die die Grundformen von Wörtern, ihre Wortarten, ob es sich um Namen von Unternehmen, Personen usw. handelt, normalisieren von Daten, Zeiten und numerischen Mengen, und die Struktur von Sätzen in Bezug auf Phrasen und Wortabhängigkeiten markieren, angeben, welche Nominalphrasen sich auf dieselben Entitäten beziehen, Sentiment angeben, offene Klassenbeziehungen zwischen Erwähnungen extrahieren usw. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate Stanford CoreNLP?** - **Support-Qualität:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Stanford CoreNLP?** - **Verkäufer:** [Stanford NLP Group](https://www.g2.com/de/sellers/stanford-nlp-group) - **Hauptsitz:** Stanford, CA - **Twitter:** @stanfordnlp (186,162 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen ### 10. [InMoment Experience Improvement (XI) Platform](https://www.g2.com/de/products/inmoment-experience-improvement-xi-platform/reviews) InMoment, der führende Anbieter zur Verbesserung von Erlebnissen und das weltweit am meisten empfohlene CX-Plattform- und Dienstleistungsunternehmen, ist bekannt dafür, Kunden dabei zu helfen, Kundenerfahrungsdaten zu sammeln und zu integrieren, um die Erkenntnisse zu gewinnen, die die klügsten Maßnahmen ermöglichen. Als Vorreiter in der Anwendung preisgekrönter KI aktivieren seine globalen Kunden jedes Byte ihrer Erfahrungsdaten – von strukturierten Umfragen und sozialen Bewertungen bis hin zu unstrukturierten Gesprächen aus Anrufprotokollen, E-Mails, Support-Tickets und Chat-Transkripten, um Datensilos aufzubrechen. Diese einzigartige Technologie, kombiniert mit internen Branchenexperten, befähigt Marken, in der Hälfte der Zeit wie ihre Wettbewerber einen ROI aus ihren CX-Programmen zu erzielen. Entfesseln Sie das wahre Potenzial jedes einzelnen Kundendatums mit InMoment. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie inmoment.com **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 314 **How Do G2 Users Rate InMoment Experience Improvement (XI) Platform?** - **Support-Qualität:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind InMoment Experience Improvement (XI) Platform?** - **Verkäufer:** [PG Forsta](https://www.g2.com/de/sellers/pg-forsta) - **Hauptsitz:** Salt Lake City, Utah - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/weareinmoment/ (502 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Produktmanager, Kundenerfolgsmanager - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 47% Kleinunternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe ### 11. [MITIE: MIT Information Extraction](https://www.g2.com/de/products/mitie-mit-information-extraction/reviews) MITIE: MIT Information Extraction ist ein Werkzeug, das die Durchführung von Named-Entity-Extraktion und binärer Beziehungsdetektion für das Training benutzerdefinierter Extraktoren und Beziehungsdetektoren umfasst. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate MITIE: MIT Information Extraction?** - **Zusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind MITIE: MIT Information Extraction?** - **Verkäufer:** [MITIE](https://www.g2.com/de/sellers/mitie) - **Gründungsjahr:** 1987 - **Hauptsitz:** London, UK - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mitie (18,722 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** LON: MTO **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 42% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen ### 12. [Level AI](https://www.g2.com/de/products/level-ai/reviews) Level AI ist die Intelligenz- und Orchestrierungsschicht für das Kundenerlebnis. Wir analysieren 100 % der Kundeninteraktionen über Sprache, Chat, E-Mail und Messaging, um unstrukturierte Gespräche in messbare Erkenntnisse und Automatisierung zu verwandeln. Von der Stimme des Kunden und Reiseerkenntnissen bis hin zu automatisierter Qualität, Echtzeit-Coaching und KI-Agenten hilft Level AI Teams, Kundenergebnisse, operative Leistung und profitables Wachstum zu verbessern. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 194 **How Do G2 Users Rate Level AI?** - **Zusammenfassung:** 9.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Level AI?** - **Verkäufer:** [Level AI](https://www.g2.com/de/sellers/level-ai) - **Unternehmenswebsite:** https://thelevel.ai/ - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Mountain View, US - **Twitter:** @TheLevelAI (202 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/level-ai (210 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Qualitätsanalyst, Vorgesetzter - **Top Industries:** Verbraucherdienste, Lebensmittel und Getränke - **Company Size:** 58% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Unternehmen #### What Are Level AI's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (78 reviews) - Hilfreich (55 reviews) - Effizienz (43 reviews) - Genauigkeit (37 reviews) - Benutzeroberfläche (34 reviews) **Cons:** - Ungenauigkeit (23 reviews) - Langsame Leistung (17 reviews) - Genauigkeitsprobleme (15 reviews) - KI-Ungenauigkeit (13 reviews) - Übersetzungsgenauigkeit (13 reviews) ### 13. [Tungsten TotalAgility](https://www.g2.com/de/products/tungsten-totalagility/reviews) Die einzige Low-Code-, integrierte End-to-End-Intelligent-Automation-Lösung der Branche Tungsten TotalAgility ist eine leistungsstarke All-in-One-Lösung, die Dokumenten- und Prozessintelligenz mit der führenden Erfassungs-, OCR- und Prozessorchestrierungstechnologie der Branche kombiniert. Nutzen Sie die Tungsten Intelligent Automation Platform, Tungsten TotalAgility, um über KI-gestützte RPA hinauszugehen, indem Sie Dokumentenintelligenz freischalten, disparate Systeme verbinden und menschliche und digitale Arbeitskräfte orchestrieren, um Workflows über Ihre wertvollen Geschäftsprozesse hinweg auszuführen und zu automatisieren. • Dokumentenintelligenz: Wenden Sie kognitive Erfassung und künstliche Intelligenz auf unstrukturierte Daten an, um Informationen zu automatisieren und zu extrahieren und Datenanalysen freizuschalten. • Prozessorchestrierung: Orchestrieren Sie digitale Workflows in Zusammenarbeit mit Benutzern, Systemen und Daten. • Verbundene Systeme: Vereinen Sie Ihre kritischen Geschäftssysteme—Unternehmensanwendungen, Altsysteme, mobile Geräte, Chatbots und mehr—über interne und externe Geschäftsprozesse hinweg. :: Erfolgreiche Organisationen verlassen sich auf TotalAgility :: Tungsten TotalAgility® vereinfacht den Aufbau und die Bereitstellung intelligenter Prozessautomatisierung, sodass Sie die Kapazität der menschlichen und digitalen Arbeitskräfte erweitern können. Empfangen, ausführen, leiten und berichten Sie über Workflow-Aufgaben von einer einzigen Plattform aus. Warum wählen Kunden TotalAgility? • Branchenführende Dokumentenintelligenz: Unsere intelligente Dokumentenverarbeitungstechnologie verarbeitet Dokumente und Daten mit höchster Genauigkeit und Geschwindigkeit. • Low-Code-Automatisierung: Leistungsstarke Werkzeuge zum Erstellen, Bereitstellen und Beschleunigen der Unternehmensautomatisierung. • End-to-End-Geschäftsprozessabwicklung: Eine zentrale intelligente Automatisierungsplattform zur Handhabung dynamischer Aufgaben, Auslösung automatisierter Regeln und Bereitstellung von On-Demand-Arbeitskapazität. • Mobile Interaktion: Bieten Sie verbesserte Kundenerlebnisse über jeden Kanal und jedes Gerät. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 42 **How Do G2 Users Rate Tungsten TotalAgility?** - **Zusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Tungsten TotalAgility?** - **Verkäufer:** [Tungsten Automation](https://www.g2.com/de/sellers/tungsten-automation) - **Gründungsjahr:** 1985 - **Hauptsitz:** Denver, CO - **Twitter:** @TungstenAI (6,448 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tungstenautomation/ (1,513 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Bankwesen, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 53% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe ### 14. [Gensim](https://www.g2.com/de/products/gensim/reviews) Gensim ist eine Python-Bibliothek, die Klartextdokumente auf semantische Struktur analysiert und semantisch ähnliche Dokumente abruft. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 15 **How Do G2 Users Rate Gensim?** - **Zusammenfassung:** 7.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 7.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Gensim?** - **Verkäufer:** [RaRe Consulting](https://www.g2.com/de/sellers/rare-consulting) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 53% Kleinunternehmen, 27% Unternehmen ### 15. [NLTK](https://www.g2.com/de/products/nltk/reviews) NLTK ist eine Plattform zum Erstellen von Python-Programmen zur Arbeit mit menschlichen Sprachdaten, die Schnittstellen zu Korpora und lexikalischen Ressourcen wie WordNet bietet, zusammen mit einer Suite von Textverarbeitungslibraries für Klassifikation, Tokenisierung, Stemming, Tagging, Parsing und semantisches Schließen, Wrapper für industrielle NLP-Bibliotheken und ein aktives Diskussionsforum. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 46 **How Do G2 Users Rate NLTK?** - **Zusammenfassung:** 7.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 7.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 7.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind NLTK?** - **Verkäufer:** [NLTK Project](https://www.g2.com/de/sellers/nltk-project) - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @NLTK_org (2,310 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 52% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen ### 16. [openNLP](https://www.g2.com/de/products/opennlp/reviews) Die Apache OpenNLP-Bibliothek ist ein maschinelles Lern-Toolkit für die Verarbeitung von natürlichem Sprachtext, das die gängigen NLP-Aufgaben unterstützt, wie Tokenisierung, Satzsegmentierung, Part-of-Speech-Tagging, Erkennung benannter Entitäten, Chunking, Parsing und Koreferenzauflösung. Diese Aufgaben sind in der Regel erforderlich, um fortschrittlichere Textverarbeitungsdienste zu erstellen, und umfassen maschinelles Lernen auf Basis von Maximum Entropy und Perzeptron. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate openNLP?** - **Support-Qualität:** 7.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind openNLP?** - **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation) - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,161 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 64% Kleinunternehmen, 18% Unternehmen mittlerer Größe ### 17. [Marvin AI](https://www.g2.com/de/products/marvin-ai/reviews) Marvin verarbeitet strukturierte Daten für die Softwareentwicklung und verbessert Ihren Softwareentwicklungsprozess. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Marvin AI?** - **Zusammenfassung:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Marvin AI?** - **Verkäufer:** [Askmarvinai](https://www.g2.com/de/sellers/askmarvinai) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Marvin AI's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (5 reviews) - Einfach (3 reviews) - KI-Technologie (2 reviews) - Einfache Integrationen (2 reviews) - Effizienz (2 reviews) **Cons:** - KI-Einschränkungen (2 reviews) - Einschränkungen (2 reviews) - Nutzungsbeschränkungen (2 reviews) - Komplexe Implementierung (1 reviews) - Komplexe Einrichtung (1 reviews) ### 18. [Microsoft 365 Copilot](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-365-copilot/reviews) Microsoft 365 Copilot ist ein generativer KI-Assistent für die Arbeit, der in die Microsoft 365-Apps integriert ist, die Menschen täglich nutzen – wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams. Er hilft Ihnen, im Arbeitsfluss zu bleiben, indem er Ihre Ideen, Inhalte und Daten in Aktionen umwandelt. Angetrieben von Work IQ verbindet Copilot die Punkte in Ihrer Arbeit – er bringt Ihre E-Mails, Dateien, Besprechungen und Gespräche zusammen, um relevantere, kontextbezogene und personalisierte Unterstützung zu bieten. Er versteht, wie Arbeit in Ihrer Organisation erledigt wird, und passt sich im Laufe der Zeit an Ihre Rolle, Prioritäten und Muster an. Copilot arbeitet an Ihrer Seite, um Inhalte zu entwerfen, Daten zu analysieren, Besprechungen zusammenzufassen und Aufgaben zu automatisieren – damit Sie schneller vorankommen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Da er direkt in die Apps integriert ist, die Sie bereits verwenden, müssen Sie keine Werkzeuge wechseln oder von vorne beginnen. Copilot übernimmt auch die Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Kontrollen von Microsoft 365, sodass nur Informationen angezeigt werden, auf die Benutzer zugreifen dürfen, während Ihre Daten geschützt bleiben. Durch die Kombination von KI mit den Werkzeugen und Daten, auf die Organisationen bereits vertrauen, hilft Microsoft 365 Copilot Menschen, intelligenter zu arbeiten, schneller voranzukommen und mehr zu erledigen. Apps wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams und Loop arbeiten mit Copilot zusammen, um Benutzer im Kontext ihrer Arbeit zu unterstützen. Zum Beispiel hilft Copilot in Word Benutzern, Dokumente zu erstellen, zu verstehen und zu bearbeiten. Mit Microsoft 365 Copilot Chat können Sie Inhalte entwerfen, überprüfen, was Sie verpasst haben, und Antworten auf Fragen erhalten, indem Sie offene Eingabeaufforderungen verwenden. Diese Informationen sind sicher in Ihren Arbeitsdaten verankert. Copilot Search ist eine KI-gestützte universelle Sucherfahrung über alle Ihre Microsoft 365-Anwendungen und verbundenen Nicht-Microsoft-Datenquellen hinweg. Es ist in Microsoft 365 Copilot integriert, sodass Benutzer die benötigten Ergebnisse durch die Suche finden und dann nahtlos zum Chat wechseln können, um tiefere Erkundungen oder die Erledigung von Folgeaufgaben durchzuführen. Out-of-the-box-Agenten wie Facilitator, Interpreter oder Channels helfen, die Logistik von Besprechungen, Kommunikation und Zusammenarbeit in Microsoft Teams zu unterstützen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 17 **How Do G2 Users Rate Microsoft 365 Copilot?** - **Support-Qualität:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Microsoft 365 Copilot?** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Unternehmenswebsite:** https://www.microsoft.com/ - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,101,622 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 47% Unternehmen, 42% Kleinunternehmen ### 19. [GlobalLink](https://www.g2.com/de/products/globallink/reviews) GlobalLink ist eine Übersetzungsmanagementplattform, die von TransPerfect, dem weltweit größten Anbieter von Lokalisierungsdiensten, angeboten wird. GlobalLink Enterprise ist so konzipiert, dass es sich basierend auf den Anforderungen einer Vielzahl von Anwendungsfällen und Branchen vertikalisieren kann und wird derzeit von über 6.000 Organisationen weltweit eingesetzt, um die Erstellung, Lokalisierung und Bereitstellung von Inhalten zu optimieren. GlobalLink bietet über 65 Konnektoren zur Integration in eine Vielzahl von Inhaltsrepositorien, einschließlich CMS, CCMS, eCommerce, CRM, digitalem Marketing und Datenbanken, und bietet auch eine robuste Reihe von APIs für maßgeschneiderte Integrationsanforderungen. Zu den Hauptmerkmalen von GlobalLink gehören: Unternehmensübersetzungsautomatisierung Globales Lieferkettenmanagement Integration von neuronaler MT/AI Generative AI-Workflows Integriertes Übersetzungsspeicher- und Terminologiemanagement Cloud- und Desktop-basierte CAT-Umgebungen Cloud-basierte Inhaltsvalidierung mit Vorschau-Funktionen im Kontext Erweiterte, sichere Dateifreigabe Unterstützung für medienbasierte Assets Unterstützung für die Lokalisierung von mobilen Anwendungen Unterstützung für kontinuierliche Lokalisierungsprozesse Synchronisierte/asynchrone Integration von Drittanbieterplattformen Zertifizierung der Barrierefreiheit Web-Proxy- und JS-Injektionsfähigkeiten Erweiterte Geschäftsanalyse Angepasste Dashboard-Ansichten Das breiteste Portfolio an Konnektoren in der Branche Breite REST-APIs **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 186 **How Do G2 Users Rate GlobalLink?** - **Support-Qualität:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind GlobalLink?** - **Verkäufer:** [TransPerfect](https://www.g2.com/de/sellers/transperfect) - **Unternehmenswebsite:** https://transcend.transperfect.com/ - **Gründungsjahr:** 1992 - **Hauptsitz:** New York - **Twitter:** @DigitalReef (570 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/transperfect/ (17,439 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika - **Company Size:** 58% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are GlobalLink's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (22 reviews) - Übersetzungsdienste (17 reviews) - Integrationen (15 reviews) - Merkmale (12 reviews) - Kundendienst (11 reviews) **Cons:** - Preisprobleme (6 reviews) - Teuer (5 reviews) - Langsame Leistung (5 reviews) - Benutzeroberflächenprobleme (5 reviews) - Komplexe Einrichtung (4 reviews) ### 20. [Abacus.ai](https://www.g2.com/de/products/abacus-ai/reviews) Abacus.ai ist ein KI-Superassistent und eine generative KI-Plattform, die entwickelt wurde, um Einzelpersonen und Unternehmen dabei zu helfen, intelligente Anwendungen einfach zu erstellen, zu automatisieren und zu skalieren. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, KI-gestützte Workflows zu erstellen, autonome KI-Agenten bereitzustellen und Full-Stack-Anwendungen mit natürlicher Sprache zu entwickeln. Von der App-Entwicklung und Datenanalyse bis hin zur Inhaltserstellung und Automatisierung bringt Abacus.ai mehrere KI-Fähigkeiten in eine einzige, einheitliche Umgebung. Mit Tools wie Deep Agent können Benutzer einfache Eingabeaufforderungen in voll funktionsfähige Anwendungen verwandeln, die Backend, Datenbank und Benutzeroberflächen umfassen. Dies verkürzt die Entwicklungszeit erheblich und eliminiert die Notwendigkeit für komplexe technische Setups. Abacus.ai konzentriert sich auf Produktivität, Automatisierung und reale Anwendungsfälle und macht es für Entwickler, Teams und nicht-technische Benutzer gleichermaßen zugänglich. Durch die Kombination von generativer KI, KI-Agenten und Workflow-Automatisierung ermöglicht es den Benutzern, schneller als je zuvor von der Idee zur Ausführung zu gelangen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Abacus.ai?** - **Zusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Wortart-Tagging:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Abacus.ai?** - **Verkäufer:** [Abacus.ai](https://www.g2.com/de/sellers/abacus-ai-d51997db-0593-4bfa-8d46-7702af464544) - **Hauptsitz:** United States - **Twitter:** @abacusai (96,919 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/abacus/ (1,010 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 54% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Kleinunternehmen #### What Are Abacus.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Erschwinglich (1 reviews) - Künstliche Intelligenz (1 reviews) - Automatisierung (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) **Cons:** - Teuer (2 reviews) - Filterprobleme (1 reviews) - Einschränkungen (1 reviews) - Begrenzte Anpassung (1 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (1 reviews) ### 21. [NewSci AI-Readines Services](https://www.g2.com/de/products/newsci-ai-readines-services/reviews) All das Gerede über qualitative Datenanalyse ist umsonst, wenn man die Sprache nicht so verstehen kann, wie sie gesprochen wird. Darum geht es bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). NewSci NLP bringt diese Kraft zu Organisationen, die versuchen, Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen. Genauso wie Sie wissen, was eine Person sagt, wenn Sie hören: „Ich habe Hunger, ich möchte einen Apfel“ vs. „Ich möchte wirklich einen Apple™ anstelle eines PCs“, kann es jetzt auch ein Computer. NewSci NLP ermöglicht es einem Computer, die für Ihre Organisation wichtigen Personen, Orte und Dinge zu verstehen. Dies wiederum ermöglicht es, Ihre unstrukturierten Daten genauso zu analysieren wie Ihre strukturierten Daten. Mit NewSci NLP wird Ihre Organisation qualitative Analysen (das Warum hinter den Zahlen) neben Ihren quantitativen Analysen genießen. Verwendet Modelle, die an Ihre Organisation angepasst sind; das Gebiet, in dem Sie tätig sind; die Qualität Ihrer Aufnahmen; und sogar lokale und regionale Dialekte, um die höchste Transkriptionsgenauigkeit zu liefern. Erfasst das Gebiet und die einzigartigen Merkmale Ihrer Organisation, um eine tiefgehende Analyse des Verständnisses natürlicher Sprache und der Generierung natürlicher Sprache zu ermöglichen. Ihre NewSci Ontologie wird Ihr Rosetta Stone sein, um den in Ihren unstrukturierten Daten verborgenen Wert freizuschalten. Das NewSci Insight Reservoir™ bringt Governance und Einblicke in den Datensee. Sie genießen alle Vorteile eines hochmodernen Big Data-Sees, einschließlich des Zugriffs auf Hunderte von Datenverbindern zum Einlesen von Informationen; Transformationstools für Qualitätssicherung und Datenverbesserung; und Katalogisierung Ihrer Daten bis auf Feldebene, während Sie gleichzeitig unvergleichliche Daten-Governance-Fähigkeiten haben: Im Gegensatz zu einem passiven Datensee ist das NewSci Insight Reservoir™ eine leistungsstarke kognitive Computerplattform, auf der Sie maschinelles Lernen; tiefes Lernen; und Verarbeitung natürlicher Sprache auf all Ihren strukturierten und unstrukturierten Daten durchführen können. NewSci NLP verbindet sich direkt mit Ihrem NewSci Insight Reservoir™, um Bedeutung aus Ihrem Text zu extrahieren und für die Analyse verfügbar zu machen. Maschinen- und Deep-Learning-Algorithmen können erstellt und perfektioniert werden, während Daten in das Insight Reservoir™ gelangen, wodurch der Wert in Echtzeit steigt. Und alle Erkenntnisse können problemlos für Visualisierungstools wie Tableau®, Qlik® und MS Power-BI® verfügbar gemacht werden. Springen Sie aus dem Datensee und bringen Sie Ihre Organisation in das NewSci Insight Reservoir™. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate NewSci AI-Readines Services?** - **Zusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind NewSci AI-Readines Services?** - **Verkäufer:** [NewSci](https://www.g2.com/de/sellers/newsci) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** Tampa, US - **Twitter:** @New_Sci (68 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/newsci-llc (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 22. [NLP Studio](https://www.g2.com/de/products/nlp-studio/reviews) SparkCognition hat eine Lösung entwickelt, die Arbeitsabläufe von unstrukturierten Daten innerhalb von Organisationen automatisiert, damit sich Menschen auf wertvolle Geschäftsentscheidungen konzentrieren können. DeepNLP verwendet fortschrittliche maschinelle Lerntechniken zur Automatisierung der Informationsbeschaffung, Dokumentenklassifizierung und Inhaltsanalyse. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate NLP Studio?** - **Zusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind NLP Studio?** - **Verkäufer:** [Avathon](https://www.g2.com/de/sellers/avathon) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** Austin, Texas - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/5155679 (248 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 23. [SQL Ease](https://www.g2.com/de/products/sql-ease/reviews) SQL Ease verwandelt natürliche Spracheingaben mühelos in SQL-Abfragen und macht das Datenbankmanagement zugänglicher. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate SQL Ease?** - **Zusammenfassung:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 5.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind SQL Ease?** - **Verkäufer:** [BuildNShip](https://www.g2.com/de/sellers/buildnship) - **Hauptsitz:** Ernamkulam, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/buildnship/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are SQL Ease's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Zeitmanagement (2 reviews) - Zeitersparnis (2 reviews) - Benutzeroberfläche (2 reviews) - Kundendienst (1 reviews) **Cons:** - Langsame Leistung (2 reviews) - Genauigkeitsprobleme (1 reviews) - Komplexe Einrichtung (1 reviews) - Verbesserung nötig (1 reviews) - Unzureichendes Training (1 reviews) ### 24. [Tinq.ai](https://www.g2.com/de/products/tinq-ai/reviews) Tinq.ai ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Werkzeug zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es hilft Ihnen, Textanalysen problemlos in Ihre Projekte zu integrieren. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Tinq.ai?** - **Zusammenfassung:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Tinq.ai?** - **Verkäufer:** [Tinq.ai](https://www.g2.com/de/sellers/tinq-ai) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tinq-ai/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 25. [Convai](https://www.g2.com/de/products/convai/reviews) Ihre Charaktere mit menschenähnlichen Gesprächsfähigkeiten in Spielen und virtuellen Weltanwendungen ausstatten. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Convai?** - **Zusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Spracherkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Wortart-Tagging:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Convai?** - **Verkäufer:** [Convai](https://www.g2.com/de/sellers/convai) - **Hauptsitz:** Melbourne , NZ - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/convai-au/ (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Convai's Pros and Cons? **Pros:** - Chatbot-Kommunikation (1 reviews) - Anpassung (1 reviews) - Einrichtung erleichtern (1 reviews) ## What Is Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU)? [Software für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)](https://www.g2.com/de/categories/natural-language-processing-nlp) --- ## How Do You Choose the Right Software für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU)? ### Was Sie über Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache wissen sollten ### Was ist Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache? Die Verarbeitung natürlicher Sprache, ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), trifft Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Textdaten. Diese Lernalgorithmen können in Anwendungen eingebettet werden, um automatisierte Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) bereitzustellen. Eine Verbindung zu einer Datenquelle ist notwendig, damit der Algorithmus im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen kann. Verwertbare Erkenntnisse aus numerischen Daten, die in ERP-Systemen, CRM-Software oder Buchhaltungssoftware gespeichert sind, zu gewinnen, ist eine Sache, aber Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen, ist von unschätzbarem Wert. Ohne spezielle Software für diese Aufgabe müssen Unternehmen erhebliche Zeit und Ressourcen aufwenden, um Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu erstellen oder die Daten unkoordiniert zu untersuchen. Diese Algorithmen können mit überwachten oder unüberwachten Lernmethoden entwickelt werden. Überwachtes Lernen beinhaltet das Training eines Algorithmus, um ein Muster der Schlussfolgerung zu bestimmen, indem ihm konsistente Daten zugeführt werden, um eine wiederholte, allgemeine Ausgabe zu erzeugen. Menschliches Training ist für diese Art des Lernens notwendig. Unüberwachte Algorithmen erreichen unabhängig ein Ergebnis und sind ein Merkmal von Deep-Learning-Algorithmen. Verstärkungslernen ist die letzte Form des maschinellen Lernens, die aus Algorithmen besteht, die verstehen, wie sie basierend auf ihrer Situation oder Umgebung reagieren sollen. Endbenutzer intelligenter Anwendungen sind sich möglicherweise nicht bewusst, dass ein alltägliches Software-Tool einen maschinellen Lernalgorithmus verwendet, um eine Art von Automatisierung bereitzustellen. Darüber hinaus können maschinelle Lernlösungen für Unternehmen in einem Modell "Machine Learning as a Service" (MLaaS) angeboten werden. **Wofür steht NLU?** NLU steht für Natural Language Understanding, das ein Teilbereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist. #### Welche Arten von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache gibt es? Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Maschinen im Wesentlichen, menschliche Sprache in gesprochener oder geschriebener Form zu verstehen. Es gibt zwei Hauptmethoden, wie dies erreicht werden kann. **Systeme auf Basis von maschinellem Lernen** Maschinelle Lernalgorithmen verwenden statistische Methoden. Sie lernen, Aufgaben basierend auf den ihnen zugeführten Trainingsdaten auszuführen und passen ihre Methoden an, wenn mehr Daten verarbeitet werden. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzwerken verfeinern Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ihre eigenen Regeln durch wiederholte Verarbeitung und Lernen. **Regelbasierte Systeme** Dieses System verwendet sorgfältig gestaltete linguistische Regeln. Dieser Ansatz wurde früh in der Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet und wird immer noch genutzt. ### Was sind die häufigsten Merkmale von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache? Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb der Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Benutzern helfen können, Textdaten besser zu verstehen: **Wortartenerkennung (POS-Tagging):** Mit POS-Tagging können Benutzer Text nach Wortarten analysieren. Dies kann helfen, Sätze in ihre Bestandteile zu zerlegen, um sie zu verstehen. **Erkennung benannter Entitäten (NER):** Sätze bestehen aus verschiedenen Entitäten, von Straßennamen bis zu Nachnamen, Orten und mehr. Mit NER kann man diese Entitäten extrahieren. Diese extrahierten Entitäten können dann automatisch in andere Systeme eingespeist werden. **Stimmungsanalyse:** Sprache kann positiv, negativ oder neutral sein. Mit Techniken der Stimmungsanalyse kann man Text eingeben und die Stimmung (positiv oder negativ) dieses Textes erhalten. **Emotionserkennung:** Ähnlich wie bei der Stimmungsanalyse kann die Emotionserkennung die Emotion der menschlichen Sprache erkennen, sei es in geschriebener oder gesprochener Form. Trotz der Forschung, die sie unterstützt, wurde diese Methode in Frage gestellt, und ihre Richtigkeit wurde angezweifelt. ### Was sind die Vorteile von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache? Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in vielen verschiedenen Kontexten und Branchen nützlich. **Anwendungsentwicklung:** NLU treibt die Entwicklung von KI-Anwendungen voran, die Prozesse optimieren, Risiken identifizieren und die Effektivität verbessern. **Effizienz:** NLU-gestützte Anwendungen verbessern sich ständig aufgrund der Anerkennung ihres Wertes und der Notwendigkeit, in den Branchen, in denen sie eingesetzt werden, wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie erhöhen auch die Effizienz wiederholbarer Aufgaben. Ein herausragendes Beispiel dafür ist im Bereich eDiscovery zu sehen, wo maschinelles Lernen massive Fortschritte in der Effizienz erzielt hat, mit der juristische Dokumente durchsucht und relevante identifiziert werden. **Skalierbarkeit:** Menschen sind großartig in der Analyse, aber ihre Analysefähigkeiten können zusammenbrechen, wenn die Datenmenge riesig ist und sie Ergebnisse in Rekordzeit liefern müssen. NLU-gestützte Technologie wird nicht gestresst, unter Druck gesetzt oder müde. Sie kann eine (relativ) kleine Datenmenge oder ein großes Textkorpus mit Leichtigkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit analysieren. Dies kann über die Textdatensätze eines Unternehmens und verschiedene Anwendungsfälle hinweg skaliert werden. **Trends entdecken:** NLU kann großartige Arbeit leisten, um Trends und Muster in Textdaten zu finden. Durch Wortwolken, Grafiken und Diagramme und mehr kann NLU den Benutzern tiefe Einblicke in das geben, was unter der Oberfläche passiert. **Nicht-technische Benutzer befähigen:** Viel NLU-Technologie auf dem Markt ist No-Code oder Low-Code, was es nicht-technischen Benutzern ermöglicht, von der Technologie zu profitieren. Die Zeiten sind vorbei, in denen man zu einem Datenwissenschaftler oder IT-Experten gehen musste, um Sprachdaten zu verstehen. ### Wer nutzt Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache? NLU hat Anwendungen in nahezu jeder Branche. Einige Branchen, die von NLU-Anwendungen profitieren, sind Finanzdienstleistungen, Cybersicherheit, Personalbeschaffung, Kundenservice, Energie und Regulierung. **Marketing:** NLU-gestützte Marketinganwendungen helfen Vermarktern, Inhaltstrends zu identifizieren, Content-Strategien zu gestalten und Marketinginhalte zu personalisieren. **Finanzen:** Finanzdienstleistungsinstitute erhöhen ihre Nutzung von NLU-gestützten Anwendungen, um mit anderen in der Branche, die dasselbe tun, wettbewerbsfähig zu bleiben. Einige Beispiele können das Durchsuchen von Tausenden von Versicherungsansprüchen und das Identifizieren von solchen mit hohem Betrugspotenzial umfassen. Der Prozess ist ähnlich, und der maschinelle Lernalgorithmus kann die Daten verarbeiten, um das gewünschte Ergebnis schneller zu erzielen. **Personalwesen:** Lebensläufe sind lang und voller Wörter. Daher kann die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache Personalvermittlern helfen, große Mengen an Lebensläufen und anderen Textdaten zu durchsuchen, um Kandidaten besser zu verstehen. ### Was sind die Alternativen zur Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache? Alternativen zur Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [Maschinelle Lernsoftware](https://www.g2.com/categories/machine-learning#learn-more) **:** Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU) ist speziell mit Textdaten verbunden und wird dafür verwendet. Wenn jemand nach allgemeineren maschinellen Lernalgorithmen sucht, wäre Maschinelle Lernsoftware eine gute Kategorie, die man verfolgen sollte. [Textanalyse-Software](https://www.g2.com/categories/text-analysis#learn-more) **:** NLU-Software ist darauf ausgerichtet, NLU-Fähigkeiten in andere Anwendungen oder Systeme zu integrieren. Textanalyse-Software hingegen ist eine Allzwecklösung, die entwickelt wurde, um beliebige Textdaten zu analysieren. Unternehmen, die sich auf die Analyse ihrer Textdaten konzentrieren möchten, wie z. B. aus Umfragen, Bewertungsseiten, sozialen Medien und Kundenservicetools, können Textanalyse-Software nutzen, um dieses Ziel zu erreichen. Diese Software ermöglicht es Unternehmen, ihre Textdaten auf einer einzigen Plattform zu konsolidieren und zu analysieren. #### Software im Zusammenhang mit Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache Verwandte Lösungen, die zusammen mit Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden können, umfassen: [Chatbot-Software](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** Unternehmen, die nach einer sofort einsatzbereiten Konversations-KI-Lösung suchen, können Chatbots nutzen. Tools, die speziell auf die Erstellung von Chatbots ausgerichtet sind, helfen Unternehmen, Chatbots sofort einsatzbereit zu verwenden, mit wenig bis gar keiner Entwicklungs- oder Programmiererfahrung. [Bot-Plattformen-Software](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** Unternehmen, die ihren eigenen Chatbot erstellen möchten, können von Bot-Plattformen profitieren, die Tools zum Erstellen und Bereitstellen interaktiver Chatbots bieten. Diese Plattformen bieten Entwicklungstools wie Frameworks und API-Toolsets für die anpassbare Bot-Erstellung. [Intelligente virtuelle Assistenten (IVAs)](https://www.g2.com/categories/intelligent-virtual-assistants) **:** Unternehmen, die eine Konversations-KI mit starken Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache wünschen, sollten IVAs in Betracht ziehen. IVAs verstehen eine Vielzahl unterschiedlicher Absichten aus einer einzigen Äußerung und können sogar Antworten verstehen, die sie nicht explizit programmiert haben, indem sie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwenden. Mit der Nutzung von maschinellem Lernen und Deep Learning können IVAs intelligent wachsen und ein breiteres Vokabular und umgangssprachliche Sprache verstehen sowie präzisere und korrektere Antworten auf Anfragen geben. ### Herausforderungen mit Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen. **Datenvorbereitung:** Ein potenzielles Problem ist die Vorbereitung der Daten, die vom NLU-Tool aufgenommen werden sollen. Die Daten müssen ordnungsgemäß gespeichert werden, sei es in einer Datenbank oder einem Data Warehouse. Benutzer benötigen möglicherweise IT oder einen dedizierten Administrator, um sicherzustellen, dass das Textanalysetool die Daten verarbeiten kann. **Automatisierungswiderstand:** Eines der größten potenziellen Probleme mit maschinell lernenden Anwendungen wie NLU besteht darin, Menschen aus Prozessen zu entfernen. Dies ist besonders problematisch, wenn man aufkommende Technologien wie selbstfahrende Autos betrachtet. Indem man Menschen vollständig aus dem Produktentwicklungszyklus entfernt, wird Maschinen die Macht gegeben, in lebensbedrohlichen Situationen Entscheidungen zu treffen. **Datensicherheit:** Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen. Sie müssen auch Sicherheitsoptionen haben, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen. ### Welche Unternehmen sollten Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache kaufen? Mustererkennung kann Unternehmen in verschiedenen Branchen helfen. Effektive und effiziente Vorhersagen können diesen Unternehmen helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wie z. B. dynamische Preisgestaltung basierend auf einer Reihe von Datenpunkten. **Einzelhandel:** Eine E-Commerce-Website kann eine NLU-Programmierschnittstelle (API) nutzen, um für jeden Benutzer reiche, personalisierte Erlebnisse zu schaffen. **Unterhaltung:** Medienorganisationen können NLU nutzen, um ihre Skripte und andere Inhalte zu durchsuchen, um ihr Material zu katalogisieren und zu kategorisieren. **Finanzen:** Finanzinstitute können Verträge analysieren und Stimmungsanalysen und die Erkennung benannter Entitäten durchführen, um diese Dokumente besser zu verstehen und die Abläufe zu skalieren. ### Wie kauft man Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste NLU-Software kaufen möchte, kann g2.com in jedem Stadium des Kaufprozesses helfen, die beste maschinelle Lernsoftware für sie auszuwählen. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Abhängig vom Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer maschinellen Lernplattform benötigt wird. #### Vergleich von Softwareprodukten zur Verarbeitung natürlicher Sprache **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem die Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es ratsam, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. #### Auswahl von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache **Wählen Sie ein Auswahlteam** Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen. **Verhandlung** Preise auf der Preisseite eines Unternehmens sind nicht immer fest (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Was kostet Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache? NLU-Software ist in der Regel in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere werden normalerweise weniger Funktionen haben und möglicherweise Nutzungsbeschränkungen aufweisen. Anbieter können gestaffelte Preise haben, bei denen der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung einhergehen, entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt. Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine signifikanten Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen. #### Return on Investment (ROI) Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von maschineller Lernsoftware mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinholen möchten, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer werden natürlich in mehr Lizenzen übersetzt, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Einnahmen. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie sich Prozesse verbessert haben und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben. ### Trends in der Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache **Automatisierung** Mit der Einführung von NLU und der Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben können Unternehmen ihre menschliche Belegschaft für kreativere Projekte einsetzen. Wenn beispielsweise ein maschineller Lernalgorithmus automatisch personalisierte Anzeigen basierend auf dem Text eines Benutzers anzeigt, kann das menschliche Marketingteam an der Erstellung kreativer Materialien arbeiten. **Sprachtechnologie** Sprache ist eine grundlegende Methode der Interaktion mit anderen. Es ist nur natürlich, dass wir jetzt mit unseren Maschinen mit unserer Stimme kommunizieren und dass die Plattformen für diese Sprachbots großen Erfolg haben. Sprache lässt Technologie menschlicher wirken und ermöglicht es Menschen, ihr mehr zu vertrauen. Sprache wird sich als entscheidende natürliche Schnittstelle erweisen, die die menschliche Kommunikation und Beziehungen zu Geräten in einer KI-gesteuerten Welt vermittelt. **Künstliche Intelligenz (KI)** KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal vieler, wenn nicht der meisten Softwaretypen. Mit maschinellem Lernen können Endbenutzer Muster in Daten erkennen, die es ihnen ermöglichen, Inhalte zu verstehen und ihnen zu helfen, zu verstehen, was sie sehen. Diese Mustererkennung treibt den Aufstieg leistungsfähigerer, kontextbewussterer Chatbots an.