# Melhor Software de Compreensão de Linguagem Natural (NLU)

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   O software de compreensão de linguagem natural (NLU) utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos para ajudar as aplicações a entenderem melhor o texto humano, fornecendo saídas como marcação de partes do discurso, análise de sentimento, reconhecimento de entidades nomeadas, sumarização automática, detecção de emoções e detecção de idioma a partir de entradas de linguagem.

### Capacidades Principais do Software NLU

Para se qualificar para inclusão na categoria de Compreensão de Linguagem Natural, um produto deve:

- Fornecer um algoritmo de aprendizado profundo especificamente para interação com linguagem humana
- Conectar-se com pools de dados de linguagem para aprender uma solução ou função específica
- Consumir linguagem como entrada e fornecer uma solução como saída

### Casos de Uso Comuns para Software NLU

Desenvolvedores e equipes de IA usam software NLU para adicionar capacidades de compreensão de linguagem humana a aplicações e serviços. Casos de uso comuns incluem:

- Potencializar chatbots e assistentes virtuais com reconhecimento de intenção e compreensão de conversas de múltiplas etapas
- Permitir que ferramentas de monitoramento de mídias sociais analisem o sentimento da marca e detectem menções automaticamente
- Suportar aplicações de tradução e detecção de idioma em diversas fontes de dados linguísticos

### Como o Software NLU Difere de Outras Ferramentas

NLU é uma forma especializada de [processamento de linguagem natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) focada especificamente na compreensão da linguagem e entendimento de intenções, em vez do espectro completo de tarefas de processamento de texto. Os algoritmos de NLU são exemplos de aprendizado profundo e podem ser oferecidos como capacidades pré-construídas dentro de soluções de plataformas de IA mais amplas, tornando-os mais focados do que plataformas gerais de NLP que cobrem geração e classificação de texto juntamente com a compreensão.

### Insights das Avaliações do G2 sobre Software NLU

De acordo com os dados de avaliação do G2, os usuários destacam a precisão do reconhecimento de intenções e a facilidade de integração em aplicações conversacionais como capacidades principais. As equipes de desenvolvimento frequentemente citam melhorias na compreensão de chatbots e redução de entradas de usuários classificadas incorretamente como resultados primários da adoção.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 73


## Trust & Credibility Stats

**Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:**

- 30 Analistas e Especialistas em Dados
- 1,600+ Avaliações Autênticas
- 73+ Produtos
- Rankings Imparciais

Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria.


## Best Software de Compreensão de Linguagem Natural (NLU) At A Glance

- **Líder:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-translation-api/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [Google NotebookLM](https://www.g2.com/pt/products/google-notebooklm/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-translation-api/reviews)
- **Mais Tendência:** [Claude](https://www.g2.com/pt/products/claude-2025-12-11/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-translation-api/reviews)


## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-translation-api/reviews)
  Seu conteúdo e aplicativos multilíngues com tradução automática rápida e dinâmica disponível em milhares de pares de idiomas.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 326

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google)
- **Ano de Fundação:** 1998
- **Localização da Sede:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Dados
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 53% Pequena Empresa, 24% Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Serviços de Tradução (69 reviews)
- Facilidade de Uso (62 reviews)
- Suporte Multilíngue (47 reviews)
- Suporte de Idiomas (42 reviews)
- Precisão (41 reviews)

**Cons:**

- Precisão de Tradução (37 reviews)
- Caro (33 reviews)
- Problemas de Precisão (22 reviews)
- Problemas de Tradução (18 reviews)
- Suporte de Idioma Limitado (17 reviews)

  ### 2. [Claude](https://www.g2.com/pt/products/claude-2025-12-11/reviews)
  Claude é um modelo de linguagem de última geração (LLM) desenvolvido pela Anthropic, projetado para servir como um assistente de IA útil, honesto e inofensivo. Com suas capacidades avançadas de raciocínio e tom conversacional, Claude se destaca em tarefas que vão desde codificação complexa até análise financeira aprofundada, tornando-se uma ferramenta versátil para desenvolvedores, empresas e profissionais financeiros. Características e Funcionalidades Principais: - Capacidades Avançadas de Codificação: Claude Opus 4 lidera em desempenho de codificação, alcançando pontuações máximas em benchmarks como SWE-bench e Terminal-bench. Ele suporta tarefas sustentadas e de longa duração, permitindo trabalho contínuo por várias horas, o que é ideal para projetos complexos de desenvolvimento de software. - Ferramentas de Análise Financeira: Claude se integra perfeitamente com plataformas de dados financeiros como Databricks e Snowflake, fornecendo uma interface unificada para análise de mercado, pesquisa e tomada de decisões de investimento. Ele oferece hiperlinks diretos para materiais de origem para verificação instantânea, aumentando a eficiência dos fluxos de trabalho financeiros. - Janelas de Contexto Estendidas: Com uma janela de contexto aprimorada de 500k disponível no Claude Sonnet 4, os usuários podem carregar documentos extensos, incluindo centenas de transcrições de vendas ou grandes bases de código, facilitando a análise abrangente e a colaboração. - Uso e Integração de Ferramentas: As capacidades de raciocínio estendido de Claude permitem que ele utilize ferramentas como busca na web durante os processos de raciocínio, melhorando a precisão das respostas. Ele também suporta tarefas em segundo plano via GitHub Actions e se integra nativamente com ambientes de desenvolvimento como VS Code e JetBrains para programação em par sem interrupções. - Segurança de Nível Empresarial: O plano Claude Enterprise oferece recursos avançados de segurança, incluindo Single Sign-On (SSO), Provisionamento Just-in-Time (JIT), permissões baseadas em funções, logs de auditoria e controles personalizados de retenção de dados, garantindo a segurança e conformidade dos dados para organizações. Valor Principal e Soluções para Usuários: Claude atende à necessidade de um assistente de IA confiável e inteligente, capaz de lidar com tarefas complexas em vários domínios. Para desenvolvedores, ele aumenta a produtividade por meio de suporte avançado à codificação e integração com ferramentas de desenvolvimento. Profissionais financeiros se beneficiam de sua capacidade de unificar e analisar diversas fontes de dados, simplificando processos de pesquisa e tomada de decisão. As empresas ganham com suas soluções escaláveis e recursos de segurança robustos, permitindo a implantação eficiente e segura de capacidades de IA em suas operações. No geral, Claude capacita os usuários a alcançar maior eficiência, precisão e inovação em seus respectivos campos.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 160

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 7.9/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Anthropic](https://www.g2.com/pt/sellers/anthropic-b3e27488-b6f4-49c9-a8c7-d860a4207ff3)
- **Localização da Sede:** San Francisco, California
- **Twitter:** @AnthropicAI (1,203,150 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/anthropicresearch/ (4,116 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 60% Pequena Empresa, 30% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (40 reviews)
- Útil (40 reviews)
- Útil (33 reviews)
- Precisão (25 reviews)
- Comunicação (23 reviews)

**Cons:**

- Limitações de Uso (37 reviews)
- Limitações (19 reviews)
- Funcionalidade Limitada (19 reviews)
- Limitações da IA (17 reviews)
- Limitações de Recursos (16 reviews)

  ### 3. [Google Cloud Natural Language API](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-natural-language-api/reviews)
  Derive insights from unstructured text using Google aprendizado de máquina.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 97

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google)
- **Ano de Fundação:** 1998
- **Localização da Sede:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 55% Pequena Empresa, 24% Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Desenvolvimento de Aplicações (1 reviews)
- Computação em Nuvem (1 reviews)
- Recursos (1 reviews)

**Cons:**

- Não é amigável para o usuário (1 reviews)

  ### 4. [Amazon Comprehend](https://www.g2.com/pt/products/amazon-comprehend/reviews)
  Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que utiliza aprendizado de máquina para encontrar insights e relacionamentos em texto. Amazon Comprehend identifica o idioma do texto; extrai frases-chave, lugares, pessoas, marcas ou eventos; entende quão positivo ou negativo é o texto; e organiza automaticamente uma coleção de arquivos de texto por tópico.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 71

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Ano de Fundação:** 2006
- **Localização da Sede:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 40% Médio Porte, 38% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Acesse (1 reviews)
- Criação de Conteúdo (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)
- Insights (1 reviews)
- Análise de Insights (1 reviews)

**Cons:**

- Problemas de Precisão (1 reviews)
- Caro (1 reviews)
- Treinamento Insuficiente (1 reviews)

  ### 5. [Azure AI Language](https://www.g2.com/pt/products/azure-ai-language/reviews)
  Azure AI Language é um serviço gerenciado para desenvolver aplicações de processamento de linguagem natural. Identifique termos e frases-chave, analise o sentimento, resuma textos e construa interfaces de conversação. Use o Language para anotar, treinar, avaliar e implantar modelos de IA personalizáveis com mínima expertise em aprendizado de máquina.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 77

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 8.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft)
- **Ano de Fundação:** 1975
- **Localização da Sede:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 42% Pequena Empresa, 32% Empresa


  ### 6. [Google NotebookLM](https://www.g2.com/pt/products/google-notebooklm/reviews)
  A ferramenta definitiva para entender as informações que mais importam para você, construída com o Gemini 2.0.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.8/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google-f3801d18-1641-4e22-99de-30e7422a874d)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 42% Pequena Empresa, 33% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Criação de Conteúdo (2 reviews)
- Eficiência (2 reviews)
- Insights (2 reviews)
- Compreensão (2 reviews)
- Interface do Usuário (2 reviews)

**Cons:**

- Gestão Ineficiente de Arquivos (1 reviews)
- Limitações de Linguagem (1 reviews)
- Suporte de Idioma Limitado (1 reviews)
- Qualidade de Resposta Ruim (1 reviews)

  ### 7. [scite.ai](https://www.g2.com/pt/products/scite-ai/reviews)
  scite é uma ferramenta de pesquisa premiada que ajuda os usuários a descobrir, entender e avaliar melhor a pesquisa através de Citações Inteligentes. As Citações Inteligentes exibem o contexto da citação e descrevem se o artigo fornece evidências de apoio ou contrastantes.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 25

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 6.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [scite.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/scite-ai)
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sciteai/ (4 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Pesquisa, Educação Superior
  - **Company Size:** 48% Pequena Empresa, 12% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Útil (8 reviews)
- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Precisão (5 reviews)
- Eficiência (5 reviews)
- Útil (5 reviews)

**Cons:**

- Desempenho lento (3 reviews)
- Limitações da IA (2 reviews)
- Compreensão de Contexto (2 reviews)
- Qualidade de Resposta Ruim (2 reviews)
- Conteúdo Repetitivo (2 reviews)

  ### 8. [Google Cloud AutoML Natural Language](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-automl-natural-language/reviews)
  Os poderosos modelos pré-treinados da API de Linguagem Natural permitem que os desenvolvedores trabalhem com recursos de compreensão de linguagem natural, incluindo análise de sentimento, análise de entidades, análise de sentimento de entidades, classificação de conteúdo e análise de sintaxe.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 15

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google)
- **Ano de Fundação:** 1998
- **Localização da Sede:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 53% Pequena Empresa, 27% Empresa


  ### 9. [Stanford CoreNLP](https://www.g2.com/pt/products/stanford-corenlp/reviews)
  Stanford CoreNLP fornece um conjunto de ferramentas de análise de linguagem natural que podem fornecer as formas básicas das palavras, suas partes do discurso, se são nomes de empresas, pessoas, etc., normalizar datas, horas e quantidades numéricas, e marcar a estrutura das frases em termos de frases e dependências de palavras, indicar quais frases nominais se referem às mesmas entidades, indicar sentimento, extrair relações de classe aberta entre menções, etc.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Stanford NLP Group](https://www.g2.com/pt/sellers/stanford-nlp-group)
- **Localização da Sede:** Stanford, CA
- **Twitter:** @stanfordnlp (183,666 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Pequena Empresa, 20% Empresa


  ### 10. [InMoment Experience Improvement (XI) Platform](https://www.g2.com/pt/products/inmoment-experience-improvement-xi-platform/reviews)
  InMoment, o líder em melhorar experiências e a empresa de plataforma e serviços de CX mais recomendada no mundo, é renomada por ajudar os clientes a coletar e integrar dados de experiência do cliente para descobrir os insights que permitem as ações mais inteligentes. Como os pioneiros na aplicação de IA premiada, seus clientes globais ativam cada byte de seus dados de experiência — desde pesquisas estruturadas e avaliações sociais até conversas não estruturadas de registros de chamadas, e-mails, tickets de suporte e transcrições de chat para quebrar silos de dados. Esta tecnologia única combinada com especialistas do setor internos capacita as marcas a obter ROI de seus programas de CX na metade do tempo de seus concorrentes. Desbloqueie o verdadeiro potencial de cada pedaço de dado do cliente com a InMoment. Para saber mais, visite inmoment.com


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 314

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PG Forsta](https://www.g2.com/pt/sellers/pg-forsta)
- **Localização da Sede:** Salt Lake City, Utah
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/weareinmoment/ (502 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Gerente de Produto, Gerente de Sucesso do Cliente
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 47% Pequena Empresa, 39% Médio Porte


  ### 11. [Level AI](https://www.g2.com/pt/products/level-ai/reviews)
  Level AI é a camada de inteligência e orquestração para a experiência do cliente. Analisamos 100% das interações com clientes através de voz, chat, e-mail e mensagens para transformar conversas não estruturadas em insights mensuráveis e automação. Desde a Voz do Cliente e insights de jornada até qualidade automatizada, coaching em tempo real e agentes de IA, a Level AI ajuda as equipes a melhorar os resultados dos clientes, o desempenho operacional e o crescimento lucrativo.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 195

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 9.7/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Level AI](https://www.g2.com/pt/sellers/level-ai)
- **Website da Empresa:** https://thelevel.ai/
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** Mountain View, US
- **Twitter:** @TheLevelAI (201 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/level-ai (210 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Analista de Qualidade, Supervisor
  - **Top Industries:** Serviços ao Consumidor, Alimentos e Bebidas
  - **Company Size:** 58% Médio Porte, 30% Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (78 reviews)
- Útil (55 reviews)
- Eficiência (43 reviews)
- Precisão (37 reviews)
- Interface do Usuário (34 reviews)

**Cons:**

- Imprecisão (23 reviews)
- Desempenho lento (17 reviews)
- Problemas de Precisão (15 reviews)
- Imprecisão da IA (13 reviews)
- Precisão de Tradução (13 reviews)

  ### 12. [MITIE: MIT Information Extraction](https://www.g2.com/pt/products/mitie-mit-information-extraction/reviews)
  MITIE: MIT Information Extraction é uma ferramenta que inclui a extração de entidades nomeadas e a detecção de relações binárias para o treinamento de extratores personalizados e detectores de relações.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [MITIE](https://www.g2.com/pt/sellers/mitie)
- **Ano de Fundação:** 1987
- **Localização da Sede:** London, UK
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mitie (18,722 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** LON: MTO

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 42% Empresa, 33% Pequena Empresa


  ### 13. [Gensim](https://www.g2.com/pt/products/gensim/reviews)
  Gensim é uma biblioteca Python que analisa documentos de texto simples para estrutura semântica e recupera documentos semanticamente semelhantes.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 15

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 7.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 7.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RaRe Consulting](https://www.g2.com/pt/sellers/rare-consulting)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 53% Pequena Empresa, 27% Empresa


  ### 14. [NLTK](https://www.g2.com/pt/products/nltk/reviews)
  NLTK é uma plataforma para construir programas em Python para trabalhar com dados de linguagem humana que fornece interfaces para corpora e recursos lexicais, como o WordNet, juntamente com um conjunto de bibliotecas de processamento de texto para classificação, tokenização, stemming, rotulagem, análise sintática e raciocínio semântico, invólucros para bibliotecas de PLN de força industrial e um fórum de discussão ativo.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 46

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 7.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 7.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 7.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [NLTK Project](https://www.g2.com/pt/sellers/nltk-project)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Twitter:** @NLTK_org (2,316 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Cientista de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 52% Pequena Empresa, 29% Empresa


  ### 15. [openNLP](https://www.g2.com/pt/products/opennlp/reviews)
  A biblioteca Apache OpenNLP é um conjunto de ferramentas baseado em aprendizado de máquina para o processamento de texto em linguagem natural que suporta as tarefas comuns de PLN, como tokenização, segmentação de sentenças, rotulagem de partes do discurso, extração de entidades nomeadas, chunking, parsing e resolução de correferência. Essas tarefas são geralmente necessárias para construir serviços de processamento de texto mais avançados e incluem aprendizado de máquina baseado em máxima entropia e perceptron.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 7.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Ano de Fundação:** 1999
- **Localização da Sede:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,116 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 64% Pequena Empresa, 18% Médio Porte


  ### 16. [Tungsten TotalAgility](https://www.g2.com/pt/products/tungsten-totalagility/reviews)
  A única solução de automação inteligente integrada de ponta a ponta e de baixo código da indústria Tungsten TotalAgility é uma solução poderosa e completa que combina inteligência de documentos e processos usando a tecnologia líder da indústria em captura, OCR e orquestração de processos. Aproveite a Plataforma de Automação Inteligente Tungsten, Tungsten TotalAgility, para ir além do RPA com inteligência artificial, desbloqueando a inteligência de documentos, conectando sistemas díspares e orquestrando trabalhadores humanos e digitais para executar e automatizar fluxos de trabalho em seus processos de negócios de alto valor. • Inteligência de Documentos: Aplique captura cognitiva e inteligência artificial a dados não estruturados para automatizar e extrair informações e desbloquear insights de dados. • Orquestração de Processos: Orquestre fluxos de trabalho digitais em colaboração com usuários, sistemas e dados. • Sistemas Conectados: Reúna seus sistemas de negócios críticos—aplicações empresariais, sistemas legados, móveis, chatbots e mais—através de processos de negócios internos e externos. :: Organizações bem-sucedidas confiam no TotalAgility :: Tungsten TotalAgility® simplifica a construção e implantação de automação de processos inteligentes para que você possa expandir a capacidade da força de trabalho humana e digital. Receba, execute, encaminhe e relate tarefas de fluxo de trabalho a partir de uma única plataforma. Por que os clientes escolhem o TotalAgility? • Inteligência de documentos líder na indústria: Nossa tecnologia de processamento inteligente de documentos processa documentos e dados com a mais alta precisão e velocidade. • Automação de baixo código: Ferramentas poderosas para construir, implantar e acelerar a automação empresarial. • Gestão de processos de negócios de ponta a ponta: Uma plataforma central de automação inteligente para lidar com tarefas dinâmicas, acionar regras automatizadas e implantar capacidade de força de trabalho sob demanda. • Engajamento móvel: Ofereça experiências aprimoradas ao cliente em qualquer canal e dispositivo.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 42

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Tungsten Automation](https://www.g2.com/pt/sellers/tungsten-automation)
- **Ano de Fundação:** 1985
- **Localização da Sede:** Irvine, US
- **Twitter:** @TungstenAI (6,444 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tungstenautomation/ (1,513 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Bancário, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 53% Empresa, 31% Médio Porte


  ### 17. [Marvin AI](https://www.g2.com/pt/products/marvin-ai/reviews)
  Marvin processa dados estruturados para desenvolvimento de software, aprimorando seu processo de desenvolvimento de software.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Askmarvinai](https://www.g2.com/pt/sellers/askmarvinai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 33% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Simples (3 reviews)
- Útil (3 reviews)
- Tecnologia de IA (2 reviews)
- Integrações fáceis (2 reviews)

**Cons:**

- Limitações da IA (2 reviews)
- Limitações (2 reviews)
- Limitações de Uso (2 reviews)
- Implementação Complexa (1 reviews)
- Configuração Complexa (1 reviews)

  ### 18. [GlobalLink](https://www.g2.com/pt/products/globallink/reviews)
  GlobalLink é uma plataforma de gerenciamento de tradução oferecida pela TransPerfect, o maior provedor de serviços de localização do mundo. Projetado para ser capaz de escalar com base nas necessidades de uma variedade de casos de uso e verticais da indústria, o GlobalLink Enterprise é atualmente implantado por mais de 6.000 organizações ao redor do mundo para otimizar a criação, localização e entrega de conteúdo. GlobalLink oferece mais de 65 conectores para integrar em uma variedade de repositórios de conteúdo, incluindo CMS, CCMS, eCommerce, CRM, marketing digital e bancos de dados, e também oferece um conjunto robusto de APIs para requisitos de integração personalizados. Recursos principais do GlobalLink incluem: Automação de Tradução Empresarial Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos Global Integração de MT/IA Neural Workflows de IA Generativa Memória de Tradução Integrada e Gerenciamento de Terminologia Ambientes CAT Baseados em Nuvem e Desktop Validação de Conteúdo Baseada em Nuvem com Capacidades de Pré-visualização no Contexto Compartilhamento Avançado e Seguro de Arquivos Suporte para Ativos Baseados em Mídia Suporte para Localização de Aplicativos Móveis Suporte para Processos de Localização Contínua Integração síncrona/assíncrona de plataformas de terceiros Certificação de Acessibilidade Capacidades de Proxy Web e Injeção de JS Análises Avançadas de Negócios Visualizações de Painel Personalizadas Maior Portfólio de Conectores da Indústria Amplas APIs REST


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 186

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [TransPerfect](https://www.g2.com/pt/sellers/transperfect)
- **Website da Empresa:** https://transcend.transperfect.com/
- **Ano de Fundação:** 1992
- **Localização da Sede:** New York
- **Twitter:** @DigitalReef (570 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/transperfect/ (17,439 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Farmacêuticos
  - **Company Size:** 58% Empresa, 28% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (46 reviews)
- Recursos (29 reviews)
- Serviços de Tradução (23 reviews)
- Suporte ao Cliente (22 reviews)
- Útil (22 reviews)

**Cons:**

- Suporte ao Cliente Ruim (7 reviews)
- Desempenho lento (7 reviews)
- Navegação Difícil (6 reviews)
- Curva de Aprendizado (6 reviews)
- Recursos Faltantes (6 reviews)

  ### 19. [Abacus.ai](https://www.g2.com/pt/products/abacus-ai/reviews)
  Abacus.ai é uma plataforma de Super Assistente de IA e IA Generativa projetada para ajudar indivíduos e empresas a construir, automatizar e escalar aplicações inteligentes com facilidade. A plataforma permite que os usuários criem fluxos de trabalho com IA, implantem agentes autônomos de IA e construam aplicações full-stack usando linguagem natural. Desde o desenvolvimento de aplicativos e análise de dados até a geração de conteúdo e automação, a Abacus.ai reúne múltiplas capacidades de IA em um único ambiente unificado. Com ferramentas como o Deep Agent, os usuários podem transformar prompts simples em aplicações totalmente funcionais, completas com backend, banco de dados e interfaces de usuário. Isso reduz significativamente o tempo de desenvolvimento e elimina a necessidade de configurações técnicas complexas. A Abacus.ai foca em produtividade, automação e casos de uso do mundo real, tornando-a acessível para desenvolvedores, equipes e usuários não técnicos. Ao combinar IA Generativa, agentes de IA e automação de fluxos de trabalho, ela capacita os usuários a passar da ideia à execução mais rápido do que nunca.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Parte da marcação de fala:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Abacus.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/abacus-ai-d51997db-0593-4bfa-8d46-7702af464544)
- **Localização da Sede:** United States
- **Twitter:** @abacusai (95,587 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/abacus/ (1,015 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computador
  - **Company Size:** 54% Médio Porte, 38% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Inteligência Artificial (1 reviews)
- Automação (1 reviews)
- Recursos (1 reviews)
- Economia de tempo (1 reviews)

**Cons:**

- Caro (2 reviews)
- Limitações (1 reviews)
- Personalização Limitada (1 reviews)

  ### 20. [NewSci AI-Readines Services](https://www.g2.com/pt/products/newsci-ai-readines-services/reviews)
  Toda a conversa sobre análise de dados qualitativos é em vão se você não consegue entender a linguagem como ela é falada. É disso que se trata o Processamento de Linguagem Natural (NLP). O NewSci NLP traz esse poder para organizações que buscam extrair insights de seus dados não estruturados. Assim como você sabe o que uma pessoa está dizendo quando ouve, "Estou com fome, quero uma maçã" vs. "Eu realmente quero um Apple™ em vez de um PC", agora um computador também pode. O NewSci NLP permite que um computador entenda as pessoas, lugares e coisas importantes para sua organização. Isso, por sua vez, permite que seus dados não estruturados sejam analisados da mesma forma que seus dados estruturados. Com o NewSci NLP, sua organização desfrutará de análise qualitativa (o Porquê por trás dos números) junto com suas análises quantitativas. Usa modelos personalizados para sua organização; o domínio em que você opera; a qualidade de suas gravações; e até mesmo dialetos locais e regionais para oferecer o mais alto nível de precisão na transcrição. Captura o domínio e as características únicas de sua organização para permitir uma análise profunda de Compreensão de Linguagem Natural e Geração de Linguagem Natural. Sua Ontologia NewSci será sua Pedra de Roseta para desbloquear o valor oculto em seus dados não estruturados. O NewSci Insight Reservoir™ traz governança e insight para o lago de dados. Você desfruta de todos os benefícios de um lago de Big Data de última geração, incluindo acesso a centenas de conectores de dados para ingestão de informações; ferramentas de transformação para garantia de qualidade e aprimoramento de dados; e catalogação de seus dados até o nível de campo, ao mesmo tempo em que possui capacidades de governança de dados incomparáveis: Ao contrário de um lago de dados passivo, o NewSci Insight Reservoir™ é uma plataforma poderosa de computação cognitiva onde você pode realizar aprendizado de máquina; aprendizado profundo; e processamento de linguagem natural em todos os seus dados estruturados e não estruturados. O NewSci NLP conecta-se diretamente ao seu NewSci Insight Reservoir™ para extrair significado do seu texto e torná-lo disponível para análise. Algoritmos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo podem ser criados e aperfeiçoados à medida que os dados entram no Insight Reservoir™, aumentando o valor em tempo real. E todos os insights podem ser facilmente disponibilizados para ferramentas de visualização, incluindo Tableau®, Qlik® e MS Power-BI®. Saia do lago de dados e leve sua organização para o NewSci Insight Reservoir™.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [NewSci](https://www.g2.com/pt/sellers/newsci)
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** Tampa, US
- **Twitter:** @New_Sci (68 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/newsci-llc (2 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 50% Médio Porte


  ### 21. [NLP Studio](https://www.g2.com/pt/products/nlp-studio/reviews)
  SparkCognition desenvolveu uma solução que automatiza fluxos de trabalho de dados não estruturados dentro das organizações para que os humanos possam se concentrar em decisões de negócios de alto valor. DeepNLP usa técnicas avançadas de aprendizado de máquina para automatizar a recuperação de informações, classificação de documentos e análise de conteúdo.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Avathon](https://www.g2.com/pt/sellers/avathon)
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** Austin, Texas
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5155679 (253 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Pequena Empresa


  ### 22. [SQL Ease](https://www.g2.com/pt/products/sql-ease/reviews)
  SQL Ease transforma a entrada de linguagem natural em consultas SQL sem esforço, tornando o gerenciamento de banco de dados mais acessível.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 5.8/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [BuildNShip](https://www.g2.com/pt/sellers/buildnship)
- **Localização da Sede:** Ernamkulam, IN
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/buildnship/ (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Gestão do Tempo (2 reviews)
- Economia de tempo (2 reviews)
- Interface do Usuário (2 reviews)
- Suporte ao Cliente (1 reviews)

**Cons:**

- Desempenho lento (2 reviews)
- Problemas de Precisão (1 reviews)
- Configuração Complexa (1 reviews)
- Melhoria Necessária (1 reviews)
- Treinamento Insuficiente (1 reviews)

  ### 23. [Tinq.ai](https://www.g2.com/pt/products/tinq-ai/reviews)
  Tinq.ai é uma ferramenta de processamento de linguagem natural simples, mas poderosa. Ele ajuda a implementar facilmente a análise de texto em seus projetos.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Tinq.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/tinq-ai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tinq-ai/ (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Pequena Empresa


  ### 24. [Convai](https://www.g2.com/pt/products/convai/reviews)
  Seus personagens com capacidades de conversação semelhantes às humanas em jogos e aplicativos de mundos virtuais.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**User Satisfaction Scores:**

- **Resumo:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Detecção de idioma:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Parte da marcação de fala:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Convai](https://www.g2.com/pt/sellers/convai)
- **Localização da Sede:** Melbourne , NZ
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/convai-au/ (17 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Comunicação com Chatbot (1 reviews)
- Personalização (1 reviews)
- Configurar Facilidade (1 reviews)


  ### 25. [Expert.ai](https://www.g2.com/pt/products/expert-ai/reviews)
  Expert.ai Studio é um ambiente de desenvolvimento totalmente integrado e de baixo código para construir e implantar modelos de texto personalizados baseados em IA para enfrentar qualquer desafio linguístico. Nossa solução ajuda organizações e desenvolvedores a criar soluções avançadas e únicas para expandir o escopo da automação de processos inteligentes e tornar a descoberta de conhecimento mais eficaz. Expert.ai Studio aplica capacidades de compreensão de linguagem natural (NLU) e uma configuração de processamento de texto detalhada para alcançar uma compreensão precisa do seu conteúdo. Como resultado, você ganha controle total sobre seus dados para que possa usá-los de forma mais eficiente e em escala, em apoio às suas operações comerciais.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Expert.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/expert-ai)
- **Localização da Sede:** Modena, IT
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/expert-ai/ (266 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** BIT:EXSY
- **Receita Total (USD mm):** $31

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Empresa




## Parent Category

[Software de Processamento de Linguagem Natural (PLN)](https://www.g2.com/pt/categories/natural-language-processing-nlp)




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## Buyer Guide

### O que você deve saber sobre software de compreensão de linguagem natural

### O que é Software de Compreensão de Linguagem Natural?

A compreensão de linguagem natural, um subconjunto do processamento de linguagem natural (NLP), faz previsões ou decisões com base em dados de texto. Esses algoritmos de aprendizado podem ser incorporados em aplicativos para fornecer recursos automatizados de inteligência artificial (IA). Uma conexão com uma fonte de dados é necessária para que o algoritmo aprenda e se adapte ao longo do tempo.

Extrair insights acionáveis de dados numéricos armazenados em sistemas ERP, software de CRM ou software de contabilidade é uma coisa, mas obter insights de fontes de dados não estruturadas é inestimável. Sem software dedicado para essa tarefa, as empresas devem gastar tempo e recursos significativos construindo modelos de compreensão de linguagem natural ou investigando os dados de forma desordenada.

Esses algoritmos podem ser desenvolvidos com aprendizado supervisionado ou não supervisionado. O aprendizado supervisionado envolve treinar um algoritmo para determinar um padrão de inferência alimentando-o com dados consistentes para produzir uma saída geral repetida. O treinamento humano é necessário para esse tipo de aprendizado. Algoritmos não supervisionados alcançam uma saída de forma independente e são uma característica dos algoritmos de aprendizado profundo. O aprendizado por reforço é a forma final de aprendizado de máquina, que consiste em algoritmos que entendem como reagir com base em sua situação ou ambiente.

Os usuários finais de aplicativos inteligentes podem não estar cientes de que uma ferramenta de software cotidiana utiliza um algoritmo de aprendizado de máquina para fornecer automação de algum tipo. Além disso, as soluções de aprendizado de máquina para empresas podem vir em um modelo de aprendizado de máquina como serviço (MLaaS).

**O que significa NLU?**

NLU significa Compreensão de Linguagem Natural, que é um subconjunto do processamento de linguagem natural (NLP).

#### Quais tipos de Software de Compreensão de Linguagem Natural existem?

A compreensão de linguagem natural, em sua essência, permite que as máquinas entendam a linguagem humana em forma falada ou escrita. Existem dois métodos principais para isso ser realizado.

**Sistemas baseados em aprendizado de máquina**

Os algoritmos de aprendizado de máquina usam métodos estatísticos. Eles aprendem a realizar tarefas com base nos dados de treinamento que recebem e ajustam seus métodos à medida que mais dados são processados. Usando uma combinação de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais, os algoritmos de processamento de linguagem natural refinam suas próprias regras através do processamento e aprendizado repetidos.

**Sistemas baseados em regras**

Este sistema usa regras linguísticas cuidadosamente projetadas. Essa abordagem foi usada no início do desenvolvimento do processamento de linguagem natural e ainda é utilizada.

### Quais são os Recursos Comuns do Software de Compreensão de Linguagem Natural?

A seguir estão alguns recursos principais dentro do software de compreensão de linguagem natural que podem ajudar os usuários a entender melhor os dados de texto:

**Marcação de parte do discurso (POS):** Com a marcação de POS, os usuários podem analisar o texto por partes do discurso. Isso pode ajudar a decompor frases em partes componentes para entendê-las.

**Reconhecimento de entidade nomeada (NER):** As frases são compostas por várias entidades, desde nomes de ruas até sobrenomes, lugares e mais. Com o NER, é possível extrair essas entidades. Essas entidades extraídas podem então ser alimentadas automaticamente em outros sistemas.

**Análise de sentimento:** A linguagem pode ser positiva, negativa ou neutra. Usando técnicas de análise de sentimento, é possível inserir texto e receber o sentimento (positivo ou negativo) desse texto.

**Detecção de emoção:** Semelhante à análise de sentimento, a detecção de emoção pode detectar a emoção da linguagem humana, seja escrita ou falada. Apesar das pesquisas que a apoiam, esse método tem sido questionado, e sua veracidade tem sido desafiada.

### Quais são os Benefícios do Software de Compreensão de Linguagem Natural?

A compreensão de linguagem natural é útil em muitos contextos e indústrias diferentes.

**Desenvolvimento de aplicativos:** O NLU impulsiona o desenvolvimento de aplicativos de IA que simplificam processos, identificam riscos e melhoram a eficácia.

**Eficiência:** Aplicativos alimentados por NLU estão constantemente melhorando devido ao reconhecimento de seu valor e à necessidade de se manterem competitivos nas indústrias em que são usados. Eles também aumentam a eficiência de tarefas repetitivas. Um exemplo importante disso pode ser visto no eDiscovery, onde o aprendizado de máquina criou avanços massivos na eficiência com que documentos legais são analisados e os relevantes são identificados.

**Escalabilidade:** Os humanos são ótimos em análise, mas suas habilidades de análise podem falhar quando a quantidade de dados é vasta e quando precisam produzir resultados em tempo recorde. A tecnologia alimentada por NLU não fica estressada, pressionada ou cansada. Ela pode analisar uma quantidade (relativamente) pequena de dados ou um grande corpus de texto com facilidade, rapidez e precisão. Isso pode ser escalado em conjuntos de dados de texto de uma empresa e vários casos de uso.

**Descoberta de tendências:** O NLU pode fazer um ótimo trabalho ao encontrar tendências e padrões em dados de texto. Através de nuvens de palavras, gráficos e mais, o NLU pode fornecer aos usuários uma visão profunda do que está acontecendo abaixo da superfície.

**Empoderamento de usuários não técnicos:** Muita tecnologia de NLU no mercado é sem código ou de baixo código, o que permite que usuários não técnicos se beneficiem da tecnologia. Acabaram-se os dias em que era necessário recorrer a um cientista de dados ou profissional de TI para entender dados de linguagem.

### Quem Usa Software de Compreensão de Linguagem Natural?

O NLU tem aplicações em quase todas as indústrias. Algumas indústrias que se beneficiam de aplicativos de NLU incluem serviços financeiros, cibersegurança, recrutamento, atendimento ao cliente, energia e regulamentação.

**Marketing:** Aplicativos de marketing alimentados por NLU ajudam os profissionais de marketing a identificar tendências de conteúdo, moldar estratégias de conteúdo e personalizar o conteúdo de marketing.

**Finanças:** As instituições de serviços financeiros estão aumentando o uso de aplicativos alimentados por NLU para se manterem competitivas com outras no setor que estão fazendo o mesmo. Alguns exemplos podem incluir a análise de milhares de sinistros de seguros e a identificação daqueles com alto potencial de serem fraudulentos. O processo é semelhante, e o algoritmo de aprendizado de máquina pode digerir os dados para alcançar o resultado desejado mais rapidamente.

**Recursos humanos:** Currículos são longos e cheios de palavras. Como tal, a tecnologia de compreensão de linguagem natural pode ajudar os recrutadores a analisar grandes quantidades de currículos e outros dados de texto para entender melhor os candidatos.

### Quais são as Alternativas ao Software de Compreensão de Linguagem Natural?

Alternativas ao software de compreensão de linguagem natural podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:

[Software de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning#learn-more) **:** O software de compreensão de linguagem natural (NLU) está especificamente conectado e é usado para dados de texto. Se alguém está procurando algoritmos de aprendizado de máquina de uso mais geral, o software de aprendizado de máquina seria uma boa categoria a seguir.

[Software de análise de texto](https://www.g2.com/categories/text-analysis#learn-more) **:** O software de NLU é voltado para a incorporação de capacidades de NLU em outros aplicativos ou sistemas. O software de análise de texto, no entanto, é uma solução de uso geral construída para analisar qualquer dado de texto. Empresas que desejam se concentrar na análise de seus dados de texto, como de pesquisas, sites de avaliação, mídias sociais e ferramentas de atendimento ao cliente, podem aproveitar o software de análise de texto para alcançar esse objetivo. Este software permite que as empresas consolidem e analisem seus dados de texto em uma única plataforma.

#### Software Relacionado ao Software de Compreensão de Linguagem Natural

Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de compreensão de linguagem natural incluem:

[Software de chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** Empresas que procuram uma solução de IA conversacional pronta para uso podem aproveitar os chatbots. Ferramentas especificamente voltadas para a criação de chatbots ajudam as empresas a usar chatbots prontos para uso, com pouca ou nenhuma experiência em desenvolvimento ou codificação necessária.

[Software de plataformas de bots](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** Empresas que desejam construir seu próprio chatbot podem se beneficiar de plataformas de bots, que são ferramentas usadas para construir e implantar chatbots interativos. Essas plataformas fornecem ferramentas de desenvolvimento, como frameworks e conjuntos de ferramentas de API para a criação de bots personalizáveis.

[Assistentes virtuais inteligentes (IVAs)](https://www.g2.com/categories/intelligent-virtual-assistants) **:** Empresas que desejam IA conversacional com fortes capacidades de compreensão de linguagem natural devem considerar os IVAs. Os IVAs entendem uma variedade de diferentes intenções a partir de uma única expressão e podem até entender respostas que não foram explicitamente programadas usando o processamento de linguagem natural (NLP). Com o uso de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, os IVAs podem crescer de forma inteligente e entender um vocabulário mais amplo e linguagem coloquial, além de fornecer respostas mais precisas e corretas a solicitações.

### Desafios com Software de Compreensão de Linguagem Natural

Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.

**Preparação de dados:** Uma preocupação potencial é preparar os dados para serem ingeridos pela ferramenta de NLU. Os dados precisam ser armazenados adequadamente, seja em um banco de dados ou data warehouse. Os usuários podem precisar de TI ou de um administrador dedicado para garantir que a ferramenta de análise de texto possa consumir os dados.

**Resistência à automação:** Um dos maiores problemas potenciais com aplicativos alimentados por aprendizado de máquina, como o NLU, reside na remoção de humanos dos processos. Isso é particularmente problemático ao olhar para tecnologias emergentes como carros autônomos. Ao remover completamente os humanos do ciclo de desenvolvimento de produtos, as máquinas recebem o poder de decidir em situações de vida ou morte.

**Segurança de dados:** As empresas devem considerar opções de segurança para garantir que os usuários corretos vejam os dados corretos. Elas também devem ter opções de segurança que permitam aos administradores atribuir diferentes níveis de acesso à plataforma para usuários verificados.

### Quais Empresas Devem Comprar Software de Compreensão de Linguagem Natural?

O reconhecimento de padrões pode ajudar empresas de diversos setores. Previsões eficazes e eficientes podem ajudar essas empresas a tomar decisões informadas por dados, como precificação dinâmica com base em uma variedade de pontos de dados.

**Varejo:** Um site de e-commerce pode aproveitar uma interface de programação de aplicativos (API) de NLU para criar experiências ricas e personalizadas para cada usuário.

**Entretenimento:** Organizações de mídia podem aproveitar o NLU para analisar seus roteiros e outros conteúdos para catalogar e categorizar seu material.

**Finanças:** As instituições financeiras podem analisar contratos e realizar análise de sentimento e reconhecimento de entidade nomeada para entender melhor esses documentos e escalar operações.

### Como Comprar Software de Compreensão de Linguagem Natural

#### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Compreensão de Linguagem Natural

Se uma empresa está começando e procurando comprar seu primeiro software de NLU, onde quer que esteja no processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de aprendizado de máquina para ela.

Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais. Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de aprendizado de máquina.

#### Comparar Produtos de Software de Compreensão de Linguagem Natural

**Crie uma lista longa**

Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após as demonstrações estarem completas, ajuda preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.

**Crie uma lista curta**

A partir da lista longa de fornecedores, é aconselhável reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.

**Conduza demonstrações**

Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.

#### Seleção de Software de Compreensão de Linguagem Natural

**Escolha uma equipe de seleção**

Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham o interesse, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em recursos humanos, além de um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.

**Negociação**

Os preços na página de preços de uma empresa nem sempre são fixos (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.

**Decisão final**

Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.

### Quanto Custa o Software de Compreensão de Linguagem Natural?

O software de NLU geralmente está disponível em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de escala empresarial. As primeiras geralmente carecem de recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, seja ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.

Uma vez configurados, eles geralmente não requerem custos de manutenção significativos, especialmente se implantados na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, empresas que desejam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a obter insights de seus dados e aproveitar ao máximo o software.

#### Retorno sobre o Investimento (ROI)

As empresas decidem implantar software de aprendizado de máquina com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão procurando recuperar as perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa.

Mais usuários naturalmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro. Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre antes e depois da implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma.

### Tendências do Software de Compreensão de Linguagem Natural

**Automação**

Com a adoção do NLU e a automação de tarefas repetitivas, as empresas podem alocar sua força de trabalho humana para projetos mais criativos. Por exemplo, se um algoritmo de aprendizado de máquina exibe automaticamente anúncios personalizados com base no texto de um usuário, a equipe de marketing humana pode trabalhar na produção de material criativo.

**Tecnologia de voz**

A voz é um método primordial de interagir com os outros. É natural que agora conversemos com nossas máquinas usando nossa voz e que as plataformas para esses voicebots tenham visto grande sucesso. A voz faz a tecnologia parecer mais humana e permite que as pessoas confiem mais nela. A voz provará ser uma interface natural crucial que medeia a comunicação humana e as relações com dispositivos em um mundo impulsionado por IA.

**Inteligência artificial (IA)**

A IA está rapidamente se tornando um recurso promissor de muitos, senão da maioria, tipos de software. Com o aprendizado de máquina, os usuários finais podem identificar padrões nos dados, permitindo que façam sentido do conteúdo e os ajudem a entender o que estão vendo. Esse reconhecimento de padrões está alimentando a ascensão de chatbots mais poderosos e contextualmente conscientes.