Skalierung von KI-basierten Natural Language Apps leicht gemacht mit der NL-API von expert.ai

Francesca Spaggiari - 11 January 2021

Expert.ai präsentiert die kommerzielle Version seiner Cloud-basierten Natural Language (NL)-API und startet den ersten Hackathon für eine „NL & Text Analytics-API” unter Nutzung des Knowledge Graphs und der Disambiguierung von expert.ai.

Expert.ai gab heute die Verfügbarkeit der kommerziellen Optionen für seine NL-API bekannt. Die expert.ai NL-API basiert auf der expert.ai-Technologie. Diese ahmt die menschliche Fähigkeit, Sprache und komplexe Textinformationen zu verstehen, nach. Sie bietet ausgefeilte Sprachanalysen „out of the box”, so dass Entwickler und Datenwissenschaftler ihre Entwicklungskosten senken und die Produktivität steigern können, während sie ihre Natural Language Processing (NLP)-Apps optimieren.

Die Einführung des kommerziellen Angebots baut auf dem zuvor veröffentlichten Freemium-Modell auf, um Anwendern die Möglichkeit zu geben, ihre Nutzung der expert.ai NL-API zu erweitern und ihre Apps zu skalieren, sei es eigenständig oder eingebettet in die bestehenden KI-Prozesse eines Unternehmens, indem größere Datenmengen unterstützt werden.

„Unsere Technologie über eine API einem breiteren Publikum zugänglich zu machen, eröffnet neue Möglichkeiten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die natürliches Sprachverständnis erfordern”, sagt Marco Varone, CTO von expert.ai. „Wir sind fest entschlossen, weiterhin kostenlose Levels unserer KI-Funktionen anzubieten und gleichzeitig kommerzielle Optionen zu eröffnen, um größere, informationsintensive Projekte nahtlos zu unterstützen – mit dem höchsten Maß an Geschwindigkeit und Genauigkeit, das nur fortschrittliche NL-Funktionen bieten können.“

Zu den Funktionen der Expert.ai NL-API gehören Sprachanalyse-Tools, eingebettete Taxonomien zur Klassifizierung, sowie Sentiment-Analyse. Indem sie die mit Sprache verbundene Komplexität löst, rationalisiert sie die Entwicklung von Apps, die auf natürlichsprachliche Inhalte und unstrukturierte Daten (Verträge, interne Datenbanken, Nachrichtenartikel, akademische Abhandlungen, Kundendienst-E-Mails, Versicherungspolicen, medizinische Berichte usw.) angewiesen sind und diese verarbeiten, die normalerweise entweder gar nicht analysiert werden, weil dies ineffizient ist, oder manuell analysiert werden, was teuer ist.

Beispiele für Anwendungsfälle, die mit der NL-API leicht skaliert werden können, sind:

  • Kategorisierung von Artikeln auf Basis von Themen
  • Verbessern der Suchindizierung und -ergebnisse
  • Sentiment-Analysen in E-Mails
  • Extrahieren von Informationen, Entitäten, Konzepten und Ereignissen aus beliebigen unstrukturierten Texten (Dokumente, E-Mails, Artikel, etc.)

Weitere Informationen über die Funktionalität der expert.ai NL-API finden Sie unter https://www.expert.ai/products/nl-api/

 

Für Informationen zur Preisgestaltung besuchen Sie bitte https://policies.expert.ai/nlapi/pricing/

Lernen und Spaß haben beim expert.ai NL API-Hackathon! 

Die kommerzielle Verfügbarkeit der expert.ai NL-API beginnt mit dem ersten „Natural Language & Text Analytics API”-Hackathon, der die Möglichkeit bietet, eine KI-App mit der expert.ai NL-API zu entwickeln – und dabei die einzigartige Leistungsfähigkeit des expert.ai Knowledge Graphs und der Parametrisierung zu nutzen.

„Wir freuen uns sehr, unseren ersten Hackathon zu veranstalten”, sagt Andrea Belli, Head of R&D bei expert.ai. „Wir sehen das große Potenzial unserer NL-API darin, einen zugänglicheren und einfacheren Weg zu bieten, um neue KI-Apps mit fortschrittlichen Funktionen zu versorgen, die den Wert von Sprache erschließen. Wir freuen uns auf die Interaktion mit allen Qualifikationsstufen und Teams, die sich ihren Herausforderungen im Bereich unstrukturierter Daten stellen und neue Wege zur Verbesserung ihrer Arbeitsabläufe finden wollen.”

Weitere Informationen über den expert.ai NL & Text Analytics API-Hackathon und das Anmeldeformular zum Ausfüllen finden Sie auf der Devpost-Website.

Related Reading