# Migliori Software di comprensione del linguaggio naturale (NLU) *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Il software di comprensione del linguaggio naturale (NLU) utilizza algoritmi di apprendimento automatico e metodi statistici per aiutare le applicazioni a comprendere meglio il testo umano, fornendo output come il tagging delle parti del discorso, l'analisi del sentimento, il riconoscimento delle entità nominate, il riassunto automatico, il rilevamento delle emozioni e il rilevamento della lingua dagli input linguistici. ### Capacità principali del software NLU Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria della comprensione del linguaggio naturale, un prodotto deve: - Fornire un algoritmo di apprendimento profondo specificamente per l'interazione con il linguaggio umano - Connettersi con pool di dati linguistici per apprendere una soluzione o funzione specifica - Consumare il linguaggio come input e fornire una soluzione in output ### Casi d'uso comuni per il software NLU Sviluppatori e team di intelligenza artificiale utilizzano il software NLU per aggiungere capacità di comprensione del linguaggio umano ad applicazioni e servizi. I casi d'uso comuni includono: - Alimentare chatbot e assistenti virtuali con riconoscimento dell'intento e comprensione delle conversazioni multi-turno - Consentire agli strumenti di monitoraggio dei social media di analizzare il sentimento del marchio e rilevare automaticamente le menzioni - Sostenere applicazioni di traduzione e rilevamento della lingua attraverso diverse fonti di dati linguistici ### Come il software NLU differisce da altri strumenti NLU è una forma specializzata di [elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) focalizzata specificamente sulla comprensione del linguaggio e dell'intento, piuttosto che sull'intero spettro dei compiti di elaborazione del testo. Gli algoritmi NLU sono esempi di apprendimento profondo e possono essere offerti come capacità predefinite all'interno di soluzioni di piattaforme AI più ampie, rendendoli più focalizzati rispetto alle piattaforme NLP generali che coprono la generazione e la classificazione del testo insieme alla comprensione. ### Approfondimenti dalle recensioni di G2 sul software NLU Secondo i dati delle recensioni di G2, gli utenti evidenziano l'accuratezza del riconoscimento dell'intento e la facilità di integrazione nelle applicazioni conversazionali come capacità principali. I team di sviluppo citano frequentemente miglioramenti nella comprensione dei chatbot e riduzione degli input utente classificati erroneamente come risultati principali dell'adozione. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 75 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 1,700+ Recensioni autentiche - 75+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Software di comprensione del linguaggio naturale (NLU) At A Glance - **Leader:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-translation-api/reviews) - **Miglior performer:** [Google NotebookLM](https://www.g2.com/it/products/google-notebooklm/reviews) - **Più facile da usare:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-translation-api/reviews) - **Più in voga:** [Claude](https://www.g2.com/it/products/claude-2025-12-11/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-translation-api/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-translation-api/reviews) Rendi i tuoi contenuti e le tue app multilingue con una traduzione automatica veloce e dinamica disponibile in migliaia di coppie di lingue. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 326 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Data Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 53% Piccola impresa, 24% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Translation Services (69 reviews) - Ease of Use (62 reviews) - Multilingual Support (47 reviews) - Language Support (42 reviews) - Accuracy (41 reviews) **Cons:** - Translation Accuracy (37 reviews) - Expensive (33 reviews) - Accuracy Issues (22 reviews) - Translation Issues (18 reviews) - Limited Language Support (17 reviews) ### 2. [Claude](https://www.g2.com/it/products/claude-2025-12-11/reviews) Claude è un modello linguistico di ultima generazione (LLM) sviluppato da Anthropic, progettato per servire come un assistente AI utile, onesto e innocuo. Con le sue avanzate capacità di ragionamento e il tono conversazionale, Claude eccelle in compiti che vanno dalla programmazione complessa all'analisi finanziaria approfondita, rendendolo uno strumento versatile per sviluppatori, imprese e professionisti finanziari. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Capacità Avanzate di Programmazione: Claude Opus 4 è leader nelle prestazioni di programmazione, raggiungendo punteggi elevati su benchmark come SWE-bench e Terminal-bench. Supporta compiti prolungati e continuativi, consentendo di lavorare ininterrottamente per diverse ore, ideale per progetti di sviluppo software complessi. - Strumenti di Analisi Finanziaria: Claude si integra perfettamente con piattaforme di dati finanziari come Databricks e Snowflake, fornendo un'interfaccia unificata per l'analisi di mercato, la ricerca e le decisioni di investimento. Offre collegamenti diretti ai materiali di origine per una verifica immediata, migliorando l'efficienza dei flussi di lavoro finanziari. - Finestre di Contesto Estese: Con una finestra di contesto migliorata di 500k disponibile in Claude Sonnet 4, gli utenti possono caricare documenti estesi, inclusi centinaia di trascrizioni di vendite o grandi basi di codice, facilitando l'analisi e la collaborazione complete. - Uso e Integrazione degli Strumenti: Le capacità di pensiero estese di Claude gli permettono di utilizzare strumenti come la ricerca web durante i processi di ragionamento, migliorando l'accuratezza delle risposte. Supporta anche compiti in background tramite GitHub Actions e si integra nativamente con ambienti di sviluppo come VS Code e JetBrains per una programmazione in coppia senza soluzione di continuità. - Sicurezza di Livello Aziendale: Il piano Claude Enterprise offre funzionalità di sicurezza avanzate, tra cui Single Sign-On (SSO), Provisioning Just-in-Time (JIT), permessi basati sui ruoli, log di audit e controlli personalizzati di conservazione dei dati, garantendo la sicurezza e la conformità dei dati per le organizzazioni. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Claude risponde alla necessità di un assistente AI affidabile e intelligente in grado di gestire compiti complessi in vari domini. Per gli sviluppatori, migliora la produttività attraverso il supporto avanzato alla programmazione e l'integrazione con strumenti di sviluppo. I professionisti finanziari beneficiano della sua capacità di unificare e analizzare diverse fonti di dati, semplificando i processi di ricerca e decisione. Le imprese traggono vantaggio dalle sue soluzioni scalabili e dalle robuste funzionalità di sicurezza, consentendo un'implementazione efficiente e sicura delle capacità AI all'interno delle loro operazioni. In generale, Claude consente agli utenti di raggiungere una maggiore efficienza, accuratezza e innovazione nei rispettivi campi. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 194 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Anthropic](https://www.g2.com/it/sellers/anthropic-b3e27488-b6f4-49c9-a8c7-d860a4207ff3) - **Sede centrale:** San Francisco, California - **Twitter:** @AnthropicAI (1,203,150 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/anthropicresearch/ (4,116 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** IT Manager, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 57% Piccola impresa, 33% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (40 reviews) - Useful (40 reviews) - Helpful (33 reviews) - Accuracy (25 reviews) - Communication (23 reviews) **Cons:** - Usage Limitations (37 reviews) - Limitations (19 reviews) - Limited Functionality (19 reviews) - AI Limitations (17 reviews) - Resource Limitations (16 reviews) ### 3. [Google Cloud Natural Language API](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-natural-language-api/reviews) Deriva approfondimenti da testo non strutturato utilizzando il machine learning di Google. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 97 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 55% Piccola impresa, 24% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Application Development (1 reviews) - Cloud Computing (1 reviews) - Features (1 reviews) **Cons:** - Not User-Friendly (1 reviews) ### 4. [Amazon Comprehend](https://www.g2.com/it/products/amazon-comprehend/reviews) Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza l'apprendimento automatico per trovare intuizioni e relazioni nel testo. Amazon Comprehend identifica la lingua del testo; estrae frasi chiave, luoghi, persone, marchi o eventi; comprende quanto il testo sia positivo o negativo; e organizza automaticamente una raccolta di file di testo per argomento. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 71 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 40% Mid-Market, 38% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Access (1 reviews) - Content Creation (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Insights (1 reviews) - Insights Analysis (1 reviews) **Cons:** - Accuracy Issues (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Insufficient Training (1 reviews) ### 5. [Azure AI Language](https://www.g2.com/it/products/azure-ai-language/reviews) Azure AI Language è un servizio gestito per lo sviluppo di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Identifica termini e frasi chiave, analizza il sentimento, riassumi il testo e costruisci interfacce conversazionali. Usa Language per annotare, addestrare, valutare e distribuire modelli di intelligenza artificiale personalizzabili con una minima esperienza di apprendimento automatico. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 77 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 8.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Piccola impresa, 32% Enterprise ### 6. [Google NotebookLM](https://www.g2.com/it/products/google-notebooklm/reviews) Lo strumento definitivo per comprendere le informazioni che contano di più per te, costruito con Gemini 2.0 **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 9.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google-f3801d18-1641-4e22-99de-30e7422a874d) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 43% Mid-Market, 36% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Content Creation (2 reviews) - Efficiency (2 reviews) - Insights (2 reviews) - Understanding (2 reviews) - User Interface (2 reviews) **Cons:** - Inefficient File Management (1 reviews) - Language Limitations (1 reviews) - Limited Language Support (1 reviews) - Poor Response Quality (1 reviews) ### 7. [Google Cloud AutoML Natural Language](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-automl-natural-language/reviews) I potenti modelli pre-addestrati dell'API di linguaggio naturale permettono agli sviluppatori di lavorare con funzionalità di comprensione del linguaggio naturale, tra cui l'analisi del sentimento, l'analisi delle entità, l'analisi del sentimento delle entità, la classificazione dei contenuti e l'analisi della sintassi. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Piccola impresa, 27% Enterprise ### 8. [scite.ai](https://www.g2.com/it/products/scite-ai/reviews) scite è uno strumento di ricerca pluripremiato che aiuta gli utenti a scoprire, comprendere e valutare meglio la ricerca attraverso le Citazioni Intelligenti. Le Citazioni Intelligenti mostrano il contesto della citazione e descrivono se l'articolo fornisce prove a supporto o in contrasto. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 25 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 6.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [scite.ai](https://www.g2.com/it/sellers/scite-ai) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** New York, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sciteai/ (4 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Ricerca, Istruzione superiore - **Company Size:** 48% Piccola impresa, 12% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Useful (8 reviews) - Ease of Use (7 reviews) - Accuracy (5 reviews) - Efficiency (5 reviews) - Helpful (5 reviews) **Cons:** - Slow Performance (3 reviews) - AI Limitations (2 reviews) - Context Understanding (2 reviews) - Poor Response Quality (2 reviews) - Repetitive Content (2 reviews) ### 9. [Stanford CoreNLP](https://www.g2.com/it/products/stanford-corenlp/reviews) Stanford CoreNLP fornisce un insieme di strumenti di analisi del linguaggio naturale che possono fornire le forme base delle parole, le loro parti del discorso, se sono nomi di aziende, persone, ecc., normalizzare date, orari e quantità numeriche, e segnare la struttura delle frasi in termini di frasi e dipendenze tra parole, indicare quali frasi nominali si riferiscono alle stesse entità, indicare il sentimento, estrarre relazioni di classe aperta tra menzioni, ecc. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Qualità del supporto:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Stanford NLP Group](https://www.g2.com/it/sellers/stanford-nlp-group) - **Sede centrale:** Stanford, CA - **Twitter:** @stanfordnlp (183,666 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Piccola impresa, 20% Enterprise ### 10. [InMoment Experience Improvement (XI) Platform](https://www.g2.com/it/products/inmoment-experience-improvement-xi-platform/reviews) InMoment, il leader nel migliorare le esperienze e la piattaforma e azienda di servizi CX più raccomandata al mondo, è rinomata per aiutare i clienti a raccogliere e integrare i dati dell'esperienza del cliente per scoprire le intuizioni che consentono le azioni più intelligenti. Come pionieri nell'applicazione dell'IA premiata, i suoi clienti globali attivano ogni byte dei loro dati di esperienza—dai sondaggi strutturati e recensioni sociali alle conversazioni non strutturate dai registri delle chiamate, email, ticket di supporto e trascrizioni di chat per abbattere i silos di dati. Questa tecnologia unica combinata con esperti del settore interni consente ai marchi di ottenere un ROI dai loro programmi CX in metà del tempo rispetto ai suoi concorrenti. Sblocca il vero potenziale di ogni pezzo di dati del cliente con InMoment. Per saperne di più, visita inmoment.com **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 314 **User Satisfaction Scores:** - **Qualità del supporto:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [PG Forsta](https://www.g2.com/it/sellers/pg-forsta) - **Sede centrale:** Salt Lake City, Utah - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/weareinmoment/ (502 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Product Manager, Customer Success Manager - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 47% Piccola impresa, 39% Mid-Market ### 11. [MITIE: MIT Information Extraction](https://www.g2.com/it/products/mitie-mit-information-extraction/reviews) MITIE: MIT Information Extraction è uno strumento che include l'estrazione di entità nominate e il rilevamento di relazioni binarie per l'addestramento di estrattori personalizzati e rilevatori di relazioni. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [MITIE](https://www.g2.com/it/sellers/mitie) - **Anno di Fondazione:** 1987 - **Sede centrale:** London, UK - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mitie (18,722 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** LON: MTO **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Enterprise, 33% Piccola impresa ### 12. [Level AI](https://www.g2.com/it/products/level-ai/reviews) Level AI è il livello di intelligenza e orchestrazione per l'esperienza del cliente. Analizziamo il 100% delle interazioni con i clienti attraverso voce, chat, email e messaggistica per trasformare conversazioni non strutturate in approfondimenti misurabili e automazione. Dalla Voce del Cliente e approfondimenti sul percorso alla qualità automatizzata, coaching in tempo reale e agenti AI, Level AI aiuta i team a migliorare i risultati per i clienti, le prestazioni operative e la crescita redditizia. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 194 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 9.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Level AI](https://www.g2.com/it/sellers/level-ai) - **Sito web dell'azienda:** https://thelevel.ai/ - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Mountain View, US - **Twitter:** @TheLevelAI (201 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/level-ai (210 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Quality Analyst, Supervisor - **Top Industries:** Servizi al consumatore, Cibo e bevande - **Company Size:** 58% Mid-Market, 30% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (78 reviews) - Helpful (55 reviews) - Efficiency (43 reviews) - Accuracy (37 reviews) - User Interface (34 reviews) **Cons:** - Inaccuracy (23 reviews) - Slow Performance (17 reviews) - Accuracy Issues (15 reviews) - AI Inaccuracy (13 reviews) - Translation Accuracy (13 reviews) ### 13. [Gensim](https://www.g2.com/it/products/gensim/reviews) Gensim è una libreria Python che analizza documenti di testo semplice per la struttura semantica e recupera documenti semanticamente simili. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 7.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 7.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [RaRe Consulting](https://www.g2.com/it/sellers/rare-consulting) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Piccola impresa, 27% Enterprise ### 14. [NLTK](https://www.g2.com/it/products/nltk/reviews) NLTK è una piattaforma per costruire programmi Python per lavorare con dati di linguaggio umano che fornisce interfacce a corpora e risorse lessicali come WordNet, insieme a una suite di librerie di elaborazione del testo per classificazione, tokenizzazione, stemming, tagging, parsing e ragionamento semantico, wrapper per librerie NLP di livello industriale e un forum di discussione attivo. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 46 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 7.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 7.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 7.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [NLTK Project](https://www.g2.com/it/sellers/nltk-project) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @NLTK_org (2,316 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Scientist, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 52% Piccola impresa, 29% Enterprise ### 15. [openNLP](https://www.g2.com/it/products/opennlp/reviews) La libreria Apache OpenNLP è un toolkit basato sull'apprendimento automatico per l'elaborazione del testo in linguaggio naturale che supporta i comuni compiti di NLP, come la tokenizzazione, la segmentazione delle frasi, il tagging delle parti del discorso, l'estrazione delle entità nominate, il chunking, il parsing e la risoluzione delle coreferenze. Questi compiti sono solitamente necessari per costruire servizi di elaborazione del testo più avanzati e includono l'apprendimento automatico basato su massima entropia e perceptrone. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Qualità del supporto:** 7.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation) - **Anno di Fondazione:** 1999 - **Sede centrale:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,116 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Piccola impresa, 18% Mid-Market ### 16. [Tungsten TotalAgility](https://www.g2.com/it/products/tungsten-totalagility/reviews) L'unica soluzione di automazione intelligente integrata, end-to-end e a basso codice del settore Tungsten TotalAgility è una potente soluzione tutto-in-uno che combina l'intelligenza documentale e di processo utilizzando la tecnologia leader del settore per la cattura, l'OCR e l'orchestrazione dei processi. 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Perché i clienti scelgono TotalAgility? • Intelligenza documentale leader del settore: La nostra tecnologia di elaborazione intelligente dei documenti elabora documenti e dati con la massima precisione e velocità. • Automazione a basso codice: Strumenti potenti per costruire, distribuire e accelerare l'automazione aziendale. • Gestione dei processi aziendali end-to-end: Una piattaforma centrale di automazione intelligente per gestire compiti dinamici, attivare regole automatizzate e distribuire capacità della forza lavoro su richiesta. • Coinvolgimento mobile: Fornisci esperienze cliente migliorate su qualsiasi canale e dispositivo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 42 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Tungsten Automation](https://www.g2.com/it/sellers/tungsten-automation) - **Anno di Fondazione:** 1985 - **Sede centrale:** Irvine, US - **Twitter:** @TungstenAI (6,444 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tungstenautomation/ (1,513 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Bancario, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 53% Enterprise, 31% Mid-Market ### 17. [Marvin AI](https://www.g2.com/it/products/marvin-ai/reviews) Marvin elabora dati strutturati per lo sviluppo software, migliorando il tuo processo di sviluppo software. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Askmarvinai](https://www.g2.com/it/sellers/askmarvinai) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 33% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (7 reviews) - Simple (3 reviews) - Useful (3 reviews) - AI Technology (2 reviews) - Easy Integrations (2 reviews) **Cons:** - AI Limitations (2 reviews) - Limitations (2 reviews) - Usage Limitations (2 reviews) - Complex Implementation (1 reviews) - Complex Setup (1 reviews) ### 18. [GlobalLink](https://www.g2.com/it/products/globallink/reviews) GlobalLink è una piattaforma di gestione delle traduzioni offerta da TransPerfect, il più grande fornitore al mondo di servizi di localizzazione. Progettata per essere in grado di scalare in base alle esigenze di una varietà di casi d'uso e settori industriali, GlobalLink Enterprise è attualmente utilizzata da oltre 6.000 organizzazioni in tutto il mondo per ottimizzare la creazione, la localizzazione e la distribuzione dei contenuti. GlobalLink offre oltre 65 connettori per integrarsi in una varietà di repository di contenuti, inclusi CMS, CCMS, eCommerce, CRM, marketing digitale e database, e offre anche un set robusto di API per requisiti di integrazione su misura. Le caratteristiche principali di GlobalLink includono: Automazione della Traduzione a Livello Aziendale Gestione della Catena di Fornitura Globale Integrazione con MT/AI Neurale Flussi di lavoro con AI Generativa Gestione Integrata della Memoria di Traduzione e della Terminologia Ambienti CAT Basati su Cloud e Desktop Convalida dei Contenuti Basata su Cloud con Capacità di Anteprima Contestuale Condivisione Avanzata e Sicura dei File Supporto per Risorse Basate su Media Supporto per la Localizzazione di Applicazioni Mobili Supporto per Processi di Localizzazione Continua Integrazione Sincrona/Asincrona con Piattaforme di Terze Parti Certificazione di Accessibilità Capacità di Proxy Web e Iniezione JS Analisi Avanzata del Business Visualizzazioni del Cruscotto Personalizzate Il Portafoglio di Connettori Più Ampio del Settore Ampie API REST **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 186 **User Satisfaction Scores:** - **Qualità del supporto:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [TransPerfect](https://www.g2.com/it/sellers/transperfect) - **Sito web dell'azienda:** https://transcend.transperfect.com/ - **Anno di Fondazione:** 1992 - **Sede centrale:** New York - **Twitter:** @DigitalReef (570 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/transperfect/ (17,439 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Servizi finanziari, Prodotti farmaceutici - **Company Size:** 58% Enterprise, 28% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (46 reviews) - Features (29 reviews) - Translation Services (23 reviews) - Customer Support (22 reviews) - Helpful (22 reviews) **Cons:** - Poor Customer Support (7 reviews) - Slow Performance (7 reviews) - Difficult Navigation (6 reviews) - Learning Curve (6 reviews) - Missing Features (6 reviews) ### 19. [Abacus.ai](https://www.g2.com/it/products/abacus-ai/reviews) Abacus.ai è un Super Assistente AI e una piattaforma di AI Generativa progettata per aiutare individui e aziende a costruire, automatizzare e scalare applicazioni intelligenti con facilità. La piattaforma consente agli utenti di creare flussi di lavoro potenziati dall'AI, distribuire agenti AI autonomi e costruire applicazioni full-stack utilizzando il linguaggio naturale. Dallo sviluppo di app e analisi dei dati alla generazione di contenuti e automazione, Abacus.ai riunisce molteplici capacità AI in un unico ambiente unificato. Con strumenti come Deep Agent, gli utenti possono trasformare semplici prompt in applicazioni completamente funzionali complete di backend, database e interfacce utente. Questo riduce significativamente il tempo di sviluppo ed elimina la necessità di configurazioni tecniche complesse. Abacus.ai si concentra su produttività, automazione e casi d'uso reali, rendendolo accessibile per sviluppatori, team e utenti non tecnici. Combinando AI Generativa, agenti AI e automazione dei flussi di lavoro, consente agli utenti di passare dall'idea all'esecuzione più velocemente che mai. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Abacus.ai](https://www.g2.com/it/sellers/abacus-ai-d51997db-0593-4bfa-8d46-7702af464544) - **Sede centrale:** United States - **Twitter:** @abacusai (95,587 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/abacus/ (1,015 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 54% Mid-Market, 38% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (2 reviews) - Artificial Intelligence (1 reviews) - Automation (1 reviews) - Features (1 reviews) - Time-saving (1 reviews) **Cons:** - Expensive (2 reviews) - Limitations (1 reviews) - Limited Customization (1 reviews) ### 20. [NewSci AI-Readines Services](https://www.g2.com/it/products/newsci-ai-readines-services/reviews) Tutti i discorsi sull'analisi dei dati qualitativi sono inutili se non si riesce a comprendere la lingua così come viene parlata. Questo è ciò di cui si occupa l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). NewSci NLP porta questo potere alle organizzazioni che cercano di estrarre informazioni dai loro dati non strutturati. Proprio come sai cosa sta dicendo una persona quando senti, "Ho fame, voglio una mela" rispetto a "Voglio davvero un Apple™ invece di un PC", così ora può fare un computer. NewSci NLP consente a un computer di comprendere le persone, i luoghi e le cose importanti per la tua organizzazione. Questo, a sua volta, permette ai tuoi dati non strutturati di essere analizzati proprio come i tuoi dati strutturati. Con NewSci NLP la tua organizzazione godrà dell'analisi qualitativa (il Perché dietro i numeri) accanto alle tue analisi quantitative. Utilizza modelli personalizzati per la tua organizzazione; il dominio in cui operi; la qualità delle tue registrazioni; e persino i dialetti locali e regionali per fornire il massimo livello di precisione nella trascrizione. Cattura il dominio e le caratteristiche uniche della tua organizzazione per consentire un'analisi profonda della Comprensione del Linguaggio Naturale e della Generazione del Linguaggio Naturale. La tua Ontologia NewSci sarà la tua Stele di Rosetta per sbloccare il valore nascosto nei tuoi dati non strutturati. Il NewSci Insight Reservoir™ porta governance e intuizione al data lake. Godi di tutti i benefici di un data lake all'avanguardia, inclusi l'accesso a centinaia di connettori di dati per l'ingestione delle informazioni; strumenti di trasformazione per l'assicurazione della qualità e il miglioramento dei dati; e la catalogazione dei tuoi dati fino al livello del campo, mentre allo stesso tempo hai capacità di governance dei dati senza pari: A differenza di un data lake passivo, il NewSci Insight Reservoir™ è una potente piattaforma di calcolo cognitivo dove puoi eseguire apprendimento automatico; apprendimento profondo; e elaborazione del linguaggio naturale su tutti i tuoi dati strutturati e non strutturati. NewSci NLP si connette direttamente al tuo NewSci Insight Reservoir™ per estrarre significato dal tuo testo e renderlo disponibile per l'analisi. Gli algoritmi di Apprendimento Automatico e Apprendimento Profondo possono essere creati e perfezionati man mano che i dati entrano nel Insight Reservoir™, aumentando il valore in tempo reale. E tutti gli approfondimenti possono essere facilmente resi disponibili per strumenti di visualizzazione inclusi Tableau®, Qlik® e MS Power-BI®. Salta fuori dal data lake e porta la tua organizzazione nel NewSci Insight Reservoir™. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [NewSci](https://www.g2.com/it/sellers/newsci) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Tampa, US - **Twitter:** @New_Sci (68 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/newsci-llc (2 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 50% Mid-Market ### 21. [NLP Studio](https://www.g2.com/it/products/nlp-studio/reviews) SparkCognition ha sviluppato una soluzione che automatizza i flussi di lavoro dei dati non strutturati all'interno delle organizzazioni, in modo che gli esseri umani possano concentrarsi su decisioni aziendali di alto valore. DeepNLP utilizza tecniche avanzate di apprendimento automatico per automatizzare il recupero delle informazioni, la classificazione dei documenti e l'analisi dei contenuti. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Avathon](https://www.g2.com/it/sellers/avathon) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Austin, Texas - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5155679 (253 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 22. [SQL Ease](https://www.g2.com/it/products/sql-ease/reviews) SQL Ease trasforma l'input in linguaggio naturale in query SQL senza sforzo, rendendo la gestione del database più accessibile. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 5.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [BuildNShip](https://www.g2.com/it/sellers/buildnship) - **Sede centrale:** Ernamkulam, IN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/buildnship/ (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Piccola impresa, 25% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (3 reviews) - Time Management (2 reviews) - Time-saving (2 reviews) - User Interface (2 reviews) - Customer Support (1 reviews) **Cons:** - Slow Performance (2 reviews) - Accuracy Issues (1 reviews) - Complex Setup (1 reviews) - Improvement Needed (1 reviews) - Insufficient Training (1 reviews) ### 23. [Tinq.ai](https://www.g2.com/it/products/tinq-ai/reviews) Tinq.ai è uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale semplice ma potente. Ti aiuta a implementare facilmente l'analisi del testo nei tuoi progetti. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Tinq.ai](https://www.g2.com/it/sellers/tinq-ai) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tinq-ai/ (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 24. [Convai](https://www.g2.com/it/products/convai/reviews) Abilita i tuoi personaggi con capacità di conversazione simili a quelle umane nei giochi e nelle applicazioni del mondo virtuale. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Riassunto:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Rilevamento della lingua:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tagging delle Parti del Discorso:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Qualità del supporto:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Convai](https://www.g2.com/it/sellers/convai) - **Sede centrale:** Melbourne , NZ - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/convai-au/ (17 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Chatbot Communication (1 reviews) - Customization (1 reviews) - Setup Ease (1 reviews) ### 25. [Expert.ai](https://www.g2.com/it/products/expert-ai/reviews) Expert.ai Studio è un ambiente di sviluppo completamente integrato e a basso codice per costruire e distribuire modelli di testo basati su AI personalizzati per affrontare qualsiasi sfida linguistica. La nostra soluzione aiuta le organizzazioni e gli sviluppatori a creare soluzioni avanzate e uniche per estendere la portata dell'automazione intelligente dei processi e rendere la scoperta della conoscenza più efficace. Expert.ai Studio applica capacità di comprensione del linguaggio naturale (NLU) e una configurazione di elaborazione del testo dettagliata per ottenere una comprensione precisa del tuo contenuto. Di conseguenza, ottieni il controllo completo sui tuoi dati in modo da poterli utilizzare in modo più efficiente e su larga scala a supporto delle tue operazioni aziendali. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Venditore:** [Expert.ai](https://www.g2.com/it/sellers/expert-ai) - **Sede centrale:** Modena, IT - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/expert-ai/ (266 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** BIT:EXSY - **Ricavi Totali (USD mln):** $31 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Enterprise ## Parent Category [Software di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)](https://www.g2.com/it/categories/natural-language-processing-nlp) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Comprensione del Linguaggio Naturale ### Che cos'è il software di comprensione del linguaggio naturale? La comprensione del linguaggio naturale, un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), effettua previsioni o decisioni basate sui dati testuali. Questi algoritmi di apprendimento possono essere integrati all'interno delle applicazioni per fornire funzionalità di intelligenza artificiale (AI) automatizzate. È necessaria una connessione a una fonte di dati affinché l'algoritmo possa apprendere e adattarsi nel tempo. Estrarre informazioni utili dai dati numerici contenuti nei sistemi ERP, nel software CRM o nel software di contabilità è una cosa, ma ottenere informazioni da fonti di dati non strutturati è inestimabile. Senza un software dedicato a questo compito, le aziende devono spendere tempo e risorse significative per costruire modelli di comprensione del linguaggio naturale o indagare in modo approssimativo i dati. Questi algoritmi possono essere sviluppati con apprendimento supervisionato o non supervisionato. L'apprendimento supervisionato comporta l'addestramento di un algoritmo per determinare un modello di inferenza fornendogli dati coerenti per produrre un output ripetuto e generale. L'addestramento umano è necessario per questo tipo di apprendimento. Gli algoritmi non supervisionati raggiungono autonomamente un output e sono una caratteristica degli algoritmi di deep learning. L'apprendimento per rinforzo è la forma finale di apprendimento automatico, che consiste in algoritmi che comprendono come reagire in base alla loro situazione o ambiente. Gli utenti finali delle applicazioni intelligenti potrebbero non essere consapevoli che uno strumento software quotidiano utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per fornire un'automazione di qualche tipo. Inoltre, le soluzioni di apprendimento automatico per le aziende possono essere offerte in un modello di machine learning as a service (MLaaS). **Cosa significa NLU?** NLU sta per Natural Language Understanding, che è un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). #### Quali tipi di software di comprensione del linguaggio naturale esistono? La comprensione del linguaggio naturale, nella sua essenza, consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano in forma parlata o scritta. Ci sono due metodi chiave con cui questo può essere realizzato. **Sistemi basati sull'apprendimento automatico** Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi statistici. Imparano a svolgere compiti basati sui dati di addestramento che ricevono e adattano i loro metodi man mano che vengono elaborati più dati. Utilizzando una combinazione di apprendimento automatico, deep learning e reti neurali, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale affinano le proprie regole attraverso l'elaborazione e l'apprendimento ripetuti. **Sistemi basati su regole** Questo sistema utilizza regole linguistiche attentamente progettate. Questo approccio è stato utilizzato all'inizio dello sviluppo dell'elaborazione del linguaggio naturale ed è ancora utilizzato. ### Quali sono le caratteristiche comuni del software di comprensione del linguaggio naturale? Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno del software di comprensione del linguaggio naturale che possono aiutare gli utenti a comprendere meglio i dati testuali: **Tagging delle parti del discorso (POS):** Con il tagging POS, gli utenti possono analizzare il testo per parti del discorso. Questo può aiutare a scomporre le frasi in parti componenti per comprenderle. **Riconoscimento delle entità nominate (NER):** Le frasi sono composte da varie entità, dai nomi delle strade ai cognomi, ai luoghi e altro ancora. Con il NER, si possono estrarre queste entità. Queste entità estratte possono quindi essere alimentate automaticamente in altri sistemi. **Analisi del sentimento:** Il linguaggio può essere positivo, negativo o neutro. Utilizzando tecniche di analisi del sentimento, si può inserire un testo e ottenere il sentimento (positivo o negativo) di quel testo. **Rilevamento delle emozioni:** Simile all'analisi del sentimento, il rilevamento delle emozioni può rilevare l'emozione del linguaggio umano, sia scritto che parlato. Nonostante la ricerca che lo supporta, questo metodo è stato messo in discussione e la sua veridicità è stata contestata. ### Quali sono i vantaggi del software di comprensione del linguaggio naturale? La comprensione del linguaggio naturale è utile in molti contesti e settori diversi. **Sviluppo di applicazioni:** L'NLU guida lo sviluppo di applicazioni AI che semplificano i processi, identificano i rischi e migliorano l'efficacia. **Efficienza:** Le applicazioni alimentate da NLU migliorano costantemente grazie al riconoscimento del loro valore e alla necessità di rimanere competitive nei settori in cui vengono utilizzate. Aumentano anche l'efficienza dei compiti ripetibili. Un esempio lampante di ciò può essere visto nell'eDiscovery, dove l'apprendimento automatico ha creato enormi progressi nell'efficienza con cui vengono esaminati i documenti legali e vengono identificati quelli rilevanti. **Scalabilità:** Gli esseri umani sono bravi nell'analisi, ma le loro capacità analitiche possono crollare quando la quantità di dati è vasta e quando devono produrre risultati in tempi record. La tecnologia alimentata da NLU non si stressa, non si sente sotto pressione o stanca. Può analizzare una quantità (relativamente) piccola di dati o un grande corpus di testo con facilità, velocità e precisione. Questo può essere scalato attraverso i dataset di testo di un'azienda e vari casi d'uso. **Scoprire tendenze:** L'NLU può fare un ottimo lavoro nel trovare tendenze e modelli nei dati testuali. Attraverso nuvole di parole, grafici e diagrammi, e altro ancora, l'NLU può fornire agli utenti una profonda comprensione di ciò che sta accadendo sotto la superficie. **Empowerment degli utenti non tecnici:** Gran parte della tecnologia NLU sul mercato è no-code o low-code, il che consente agli utenti non tecnici di beneficiare della tecnologia. Sono finiti i giorni in cui era necessario rivolgersi a un data scientist o a un professionista IT per comprendere i dati linguistici. ### Chi utilizza il software di comprensione del linguaggio naturale? L'NLU ha applicazioni in quasi tutti i settori. Alcuni settori che beneficiano delle applicazioni NLU includono servizi finanziari, cybersecurity, reclutamento, servizio clienti, energia e regolamentazione. **Marketing:** Le applicazioni di marketing alimentate da NLU aiutano i marketer a identificare le tendenze dei contenuti, a modellare la strategia dei contenuti e a personalizzare i contenuti di marketing. **Finanza:** Le istituzioni di servizi finanziari stanno aumentando l'uso delle applicazioni alimentate da NLU per rimanere competitive con altre nel settore che stanno facendo lo stesso. Alcuni esempi possono includere la ricerca tra migliaia di richieste di assicurazione e l'identificazione di quelle con un alto potenziale di essere fraudolente. Il processo è simile e l'algoritmo di apprendimento automatico può digerire i dati per raggiungere l'obiettivo desiderato più rapidamente. **Risorse umane:** I curriculum sono lunghi e pieni di parole. Pertanto, la tecnologia di comprensione del linguaggio naturale può aiutare i reclutatori a esaminare grandi quantità di curriculum e altri dati testuali per comprendere meglio i candidati. ### Quali sono le alternative al software di comprensione del linguaggio naturale? Le alternative al software di comprensione del linguaggio naturale possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente: [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/categories/machine-learning#learn-more) **:** Il software di comprensione del linguaggio naturale (NLU) è specificamente collegato e utilizzato per i dati testuali. Se si cerca algoritmi di apprendimento automatico di uso più generale, il software di apprendimento automatico sarebbe una buona categoria da perseguire. [Software di analisi del testo](https://www.g2.com/categories/text-analysis#learn-more) **:** Il software NLU è orientato a incorporare le capacità NLU in altre applicazioni o sistemi. Il software di analisi del testo, tuttavia, è una soluzione universale costruita per analizzare qualsiasi dato testuale. Le aziende che desiderano concentrarsi sull'analisi dei propri dati testuali, come quelli provenienti da sondaggi, siti di recensioni, social media e strumenti di servizio clienti, possono sfruttare il software di analisi del testo per raggiungere questo obiettivo. Questo software consente alle aziende di consolidare e analizzare i propri dati testuali all'interno di una singola piattaforma. #### Software correlato al software di comprensione del linguaggio naturale Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di comprensione del linguaggio naturale includono: [Software di chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** Le aziende che cercano una soluzione AI conversazionale pronta all'uso possono sfruttare i chatbot. Gli strumenti specificamente orientati alla creazione di chatbot aiutano le aziende a utilizzare i chatbot pronti all'uso, con poca o nessuna esperienza di sviluppo o codifica necessaria. [Software di piattaforme bot](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** Le aziende che desiderano costruire il proprio chatbot possono beneficiare delle piattaforme bot, che sono strumenti utilizzati per costruire e distribuire chatbot interattivi. Queste piattaforme forniscono strumenti di sviluppo come framework e set di strumenti API per la creazione di bot personalizzabili. [Assistenti virtuali intelligenti (IVAs)](https://www.g2.com/categories/intelligent-virtual-assistants) **:** Le aziende che desiderano un'AI conversazionale con forti capacità di comprensione del linguaggio naturale dovrebbero considerare gli IVAs. Gli IVAs comprendono una gamma di diversi intenti da un singolo enunciato e possono persino comprendere risposte che non sono esplicitamente programmate utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Con l'uso dell'apprendimento automatico e del deep learning, gli IVAs possono crescere in modo intelligente e comprendere un vocabolario più ampio e il linguaggio colloquiale, oltre a fornire risposte più precise e corrette alle richieste. ### Sfide con il software di comprensione del linguaggio naturale Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide. **Preparazione dei dati:** Una potenziale preoccupazione è preparare i dati per essere ingeriti dallo strumento NLU. I dati devono essere memorizzati correttamente, sia che si tratti di un database o di un data warehouse. Gli utenti potrebbero richiedere l'assistenza IT o un amministratore dedicato per garantire che lo strumento di analisi del testo possa consumare i dati. **Resistenza all'automazione:** Uno dei maggiori problemi potenziali con le applicazioni alimentate da apprendimento automatico, come l'NLU, risiede nel rimuovere gli esseri umani dai processi. Questo è particolarmente problematico quando si osservano tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma. Rimuovendo completamente gli esseri umani dal ciclo di sviluppo del prodotto, le macchine sono dotate del potere di decidere in situazioni di vita o di morte. **Sicurezza dei dati:** Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti corretti vedano i dati corretti. Devono anche avere opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare agli utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma. ### Quali aziende dovrebbero acquistare il software di comprensione del linguaggio naturale? Il riconoscimento dei modelli può aiutare le aziende in vari settori. Previsioni efficaci ed efficienti possono aiutare queste aziende a prendere decisioni informate dai dati, come la determinazione dinamica dei prezzi basata su una gamma di punti dati. **Retail:** Un sito di e-commerce può sfruttare un'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) NLU per creare esperienze ricche e personalizzate per ogni utente. **Intrattenimento:** Le organizzazioni mediatiche possono sfruttare l'NLU per esaminare i loro script e altri contenuti per catalogare e categorizzare il loro materiale. **Finanza:** Le istituzioni finanziarie possono analizzare i contratti e condurre analisi del sentimento e riconoscimento delle entità nominate per comprendere meglio questi documenti e per scalare le operazioni. ### Come acquistare il software di comprensione del linguaggio naturale #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di comprensione del linguaggio naturale Se un'azienda sta iniziando e cerca di acquistare il suo primo software NLU, ovunque si trovi nel processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di apprendimento automatico per loro. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a creare un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia le funzionalità necessarie che quelle desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora. A seconda della portata della distribuzione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di apprendimento automatico. #### Confrontare i prodotti di software di comprensione del linguaggio naturale **Creare una lista lunga** Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore. **Creare una lista corta** Dalla lista lunga dei fornitori, è consigliabile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre demo** Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ogni soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e dataset. Questo permetterà all'azienda di valutare come ogni fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione del software di comprensione del linguaggio naturale **Scegliere un team di selezione** Prima di iniziare, è fondamentale creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti critici all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che abbiano il giusto interesse, le competenze e il tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre-cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, oltre a un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti che svolgono più compiti e assumono più responsabilità. **Negoziazione** I prezzi sulla pagina dei prezzi di un'azienda non sono sempre fissi (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a concedere uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri. **Decisione finale** Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno. ### Quanto costa il software di comprensione del linguaggio naturale? Il software NLU è generalmente disponibile in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime solitamente mancano di funzionalità e possono avere limiti di utilizzo. I fornitori possono avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo può includere un certo grado di supporto, sia illimitato che limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione. Una volta impostati, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuiti nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarli a derivare informazioni dai loro dati e ottenere il massimo dal software. #### Ritorno sull'investimento (ROI) Le aziende decidono di distribuire il software di apprendimento automatico con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati ad esso. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, che a volte è a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno naturalmente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-distribuzione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un caso di studio (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma. ### Tendenze del software di comprensione del linguaggio naturale **Automazione** Con l'adozione dell'NLU e l'automazione dei compiti ripetitivi, le aziende possono impiegare la loro forza lavoro umana in progetti più creativi. Ad esempio, se un algoritmo di apprendimento automatico visualizza automaticamente annunci personalizzati basati sul testo di un utente, il team di marketing umano può lavorare alla produzione di materiale creativo. **Tecnologia vocale** La voce è un metodo primordiale di interazione con gli altri. È naturale che ora conversiamo con le nostre macchine usando la nostra voce e che le piattaforme per questi voicebot abbiano avuto grande successo. La voce rende la tecnologia più umana e permette alle persone di fidarsi di più. La voce si rivelerà un'interfaccia naturale cruciale che media la comunicazione umana e le relazioni con i dispositivi in un mondo alimentato dall'AI. **Intelligenza artificiale (AI)** L'AI sta rapidamente diventando una caratteristica promettente di molti, se non della maggior parte, tipi di software. Con l'apprendimento automatico, gli utenti finali possono identificare modelli nei dati, permettendo loro di dare un senso ai contenuti e aiutarli a comprendere ciò che stanno vedendo. Questo riconoscimento dei modelli sta alimentando l'ascesa di chatbot più potenti e consapevoli del contesto.