Melhor Software de Geração de Linguagem Natural (NLG)
A geração de linguagem natural (NLG) é o processo de inteligência artificial interpretando dados e apresentando ou exibindo os dados de uma maneira digerível e facilmente compreensível. Essas ferramentas são usadas ao processar grandes conjuntos de dados, estruturados ou não estruturados, para criar ações de negócios com base nos dados. Os dados são apresentados como um relatório escrito ou um painel de gráficos e tabelas, entre outros tipos de apresentação. A geração é inteiramente feita por inteligência artificial e está melhor alinhada com as necessidades de negócios do usuário específico. As soluções de NLG podem funcionar como uma ferramenta para cientistas de dados ou analistas e, em alguns casos, até mesmo complementar a necessidade de tais posições. Elas também podem ser usadas por posições de trabalho menos técnicas ao tentar aplicar significado aos dados. Frequentemente, esses projetos funcionam em conjunto com uma solução de inteligência de negócios ou uma plataforma de análise de big data, entre outros softwares.
Essas soluções de software são classificadas usando um algoritmo que calcula a satisfação do cliente e a presença no mercado com base em avaliações da nossa comunidade de usuários. Para mais informações, consulte a Metodologia de Pontuação de Pesquisa da G2.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Geração de Linguagem Natural, um produto deve:
Processar dados e informações com o uso de aprendizado profundo Gerar insights acionáveis com base em dados com o uso de aprendizado profundo Apresentar dados de maneira facilmente digerível para usuários técnicos e não técnicosMelhor Software de Geração de Linguagem Natural (NLG) Em Um Relance
A G2 se orgulha de mostrar avaliações imparciais sobre a satisfação com user em nossas classificações e relatórios. Não permitimos colocações pagas em nenhuma de nossas classificações, rankings ou relatórios. Saiba mais sobre nossas metodologias de pontuação.
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Microsoft Copilot é um assistente avançado com tecnologia de IA projetado para aumentar a produtividade e otimizar fluxos de trabalho em várias aplicações da Microsoft. Ao integrar-se perfeitamente co
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Seu conteúdo e aplicativos multilíngues com tradução automática rápida e dinâmica disponível em milhares de pares de idiomas.
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Quill é uma plataforma de automação inteligente que permite que organizações empresariais transformem fluxos de trabalho de relatórios com geração de linguagem natural (NLG).
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Wordsmith, o primeiro motor público de geração de linguagem natural (NLG) do mundo. Wordsmith permite que os usuários gerem narrativas com som humano a partir de dados. A plataforma facilita a produçã
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Dada uma frase incompleta, este modelo prevê frases que são mais prováveis de ocorrer no contexto. Por exemplo, dado o input "Eu amo isso", ele gerará amostras como "Eu amo isso e aproveito uma de sua
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Anyword é uma plataforma de inteligência de cópia e inteligência generativa impulsionada por IA, utilizada por mais de 1 milhão de profissionais de marketing em empresas como Amazon, Greenhouse e IBM,
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Twin é uma plataforma de automação que sintetiza a fala humana para desenvolver bots de voz e chat conversacionais.
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A nova onda de soluções de interface de fala, linguagem e multimodal agora disponível para a plataforma Genesys está aqui através do Interactions Curo™ Speech, uma aplicação inovadora de Reconheciment
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Magnet, nossa ferramenta de engajamento de audiência baseada em IA para empresas de mídia online, pode automatizar seus processos e transformar a maneira como você entrega notícias. Mostre histórias d
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Ferramenta de marketing de conteúdo de IA para pequenas e médias empresas. Crie artigos em escala. Aumente sua receita em apenas alguns minutos por dia.
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Olá, eu sou a Alana, uma inteligência artificial proprietária criada para atendimento, marketing e vendas. Eu nasci para melhorar o relacionamento entre marcas e clientes.
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A Persado ajuda empresas orientadas por dados a envolver clientes com conteúdo gerado por IA, prevendo o que irá ressoar e impulsionando o desempenho financeiro. A Persado é uma plataforma de geração
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textengine.io é a plataforma SaaS de autoatendimento da Retresco que transforma automaticamente dados estruturados em texto. A plataforma é alimentada por tecnologia de Geração de Linguagem Natural (N
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ARRIA NLG é a líder global no campo da inteligência artificial (IA) conhecida como geração de linguagem natural (NLG). A Arria possui, desenvolve e licencia suas tecnologias principais de NLG patentea
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Yseop é o líder em IA Generativa para indústrias regulamentadas, mudando a forma como as soluções de automação de conteúdo são entregues com uma plataforma de IA centrada no ser humano. Yseop está rei
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Saiba Mais Sobre Software de Geração de Linguagem Natural (NLG)
O que é software de GNL?
O software de geração de linguagem natural utiliza tecnologia de inteligência artificial para gerar texto em linguagem escrita ou falada que as pessoas possam entender. Ele analisa dados estruturados e não estruturados para transformar essa informação em linguagem humana natural.
Por exemplo, o software de GNL pode transformar dados financeiros em um relatório de ganhos ou dados esportivos em um resumo de partida. Ele também pode interpretar a intenção do usuário analisando a entrada do cliente e gerando respostas personalizadas, eliminando a necessidade de intervenção manual. Essa funcionalidade permite que assistentes de voz e chatbots respondam com um toque humano.
Quais são as características comuns do software de geração de linguagem natural?
As soluções de software de GNL possuem recursos e componentes robustos para converter dados em conteúdo contextual.
- Geração de texto: A função principal do software de GNL é produzir texto em linguagem natural a partir de dados estruturados e outras fontes de conhecimento. O texto gerado pode vir em várias formas, como relatórios, resumos, e-mails e apresentações.
- Compreensão contextual: As ferramentas de software de GNL podem entender a intenção do usuário por trás de um comando ou consulta e fornecer uma resposta contextual em uma linguagem semelhante à humana. Essa habilidade melhora a comunicação entre o sistema e o usuário, fornecendo respostas personalizadas.
- Aprimoramento da visualização de dados. Quando integrado a ferramentas de visualização, o software de geração de linguagem natural pode criar relatórios, incluindo resumos textuais e representações visuais. Ele escreve narrativas descritivas para acompanhar visuais, como gráficos e tabelas, tornando dados complexos acessíveis a um público mais amplo.
- Criação automatizada de documentos. Com a tecnologia de GNL, os usuários podem criar documentos sem qualquer esforço manual. O software recebe entrada na forma de dados estruturados e cria um rascunho com base no modelo escolhido pelo usuário.
- Variação de linguagem: Esse recurso permite que o software de GNL gere texto em diferentes estilos e idiomas, o que é especialmente útil para empresas que se comunicam com diferentes grupos.
Tipos de software de GNL
O software de GNL é amplamente classificado em dois tipos: soluções independentes e ferramentas integradas. Ambos servem a diferentes propósitos.
- GNL independente: As soluções independentes operam de forma autônoma; elas vêm com suas próprias interfaces de usuário em vez de estarem vinculadas a uma plataforma específica. Mais flexíveis do que suas contrapartes, podem ser usadas para várias necessidades de geração de conteúdo, como criar relatórios, escrever artigos e compor descrições de produtos.
- GNL integrado: Estes são integrados em plataformas de software maiores, como análises ou inteligência de negócios. Eles fornecem geração de texto específica para o contexto dentro do ambiente da aplicação existente, aprimorando sua funcionalidade geral.
Principais benefícios do software de geração de linguagem natural
O software de GNL melhora o manuseio de dados e a comunicação para organizações, tanto interna quanto externamente. Mais de suas vantagens são descritas aqui.
- Dados fáceis de digerir: O software de GNL traduz dados complexos em linguagem natural, tornando-os fáceis de entender para indivíduos sem habilidades especializadas em análise de dados. Assim, os usuários compreendem mais facilmente os insights dos dados.
- Interface de linguagem simples: As ferramentas de GNL geram conteúdo em linguagem semelhante à humana, que é simples, natural e livre de terminologia especializada. Isso ajuda as empresas a alcançarem um público mais amplo.
- Assistência na criação de conteúdo: O GNL automatiza tarefas de escrita processando dados estruturados e produzindo conteúdo contextualmente relevante. É uma ferramenta poderosa para aumentar o fluxo de trabalho de criação de conteúdo, e também ajuda a gerar relatórios, descrições de produtos, resumos, e-mails e outras formas de conteúdo.
- Menos esforço manual: Como o GNL automatiza o processo de criação de conteúdo, ele reduz a necessidade de intervenção humana. Libera recursos humanos e permite que sua equipe se concentre em tarefas mais estratégicas e criativas sem prejudicar o volume de fluxo de conteúdo consistente.
Geração de linguagem natural vs. processamento de linguagem natural vs. compreensão de linguagem natural
NLP, GNL e NLU são conceitos intimamente relacionados sob o guarda-chuva da IA. Eles trabalham juntos para produzir uma comunicação eficaz entre máquinas e humanos. No entanto, cada um difere ligeiramente em funcionalidade, ou seja, como os computadores lidam com a linguagem humana.
GNL é tudo sobre gerar texto em linguagem natural a partir de conjuntos de dados complexos, enquanto NLU foca especificamente em entender a linguagem natural. Por exemplo, o NLU é usado em assistentes de voz como Siri ou Google Assistant para responder a comandos e consultas entendendo a intenção do usuário.
NLP é o campo mais amplo que abrange tanto a geração quanto a compreensão da linguagem natural. Ele facilita a comunicação entre o usuário e o sistema, permitindo que a tecnologia entenda, interprete e responda à linguagem humana. Casos de uso comuns de NLP incluem reconhecimento de fala e tradução automática.
Quem usa software de geração de linguagem natural?
Qualquer pessoa que deseje transformar dados estruturados em conteúdo textual inteligível pode usar software de GNL. É especialmente valioso para indústrias que requerem criação de conteúdo consistente baseado em dados ou comunicações personalizadas com seus stakeholders.
- Analistas: Analistas de negócios, financeiros e de dados usam software de GNL para gerar relatórios e resumos. O GNL torna os dados mais acessíveis e compreensíveis, facilitando a descoberta de tendências e a comunicação de números com todos os stakeholders.
- Criadores de conteúdo: Os sistemas de GNL são úteis para produzir grandes volumes de conteúdo de alta qualidade, o que o torna uma ferramenta essencial para os criadores de hoje. Eles podem usar as táticas de automação do GNL para escrever cópias para redes sociais, postagens de blog e descrições de produtos, mantendo uma mensagem de marca consistente.
- Chefes de departamento: O software de GNL permite que os chefes de departamento melhorem a eficiência e a comunicação dentro de suas equipes e além. Eles o utilizam para rastrear e compartilhar métricas e facilitar decisões baseadas em dados em toda a organização.
Preços de software de GNL
O preço do software de geração de linguagem natural depende muito do escopo do projeto, recursos e fornecedor. Fatores como personalização, treinamento e implementação, manutenção e armazenamento também afetam o custo total do produto.
Dependendo das necessidades e preferências financeiras do usuário, existem principalmente dois tipos de modelos de preços para software de GNL.
- Complemento: Algumas plataformas oferecem serviços principais e permitem que os clientes façam upgrade comprando recursos de GNL como complementos. Este modelo é estruturado em uma taxa mensal mais o custo da assinatura base. Ele permite uma experiência de usuário personalizada que inclui apenas os recursos conforme necessário.
- Incluído: Em outros casos, algumas plataformas incorporam o GNL como parte de suas ofertas padrão e não cobram taxa adicional. Sob este modelo de preços, o custo base é alto, mas os recursos de GNL fazem parte da taxa de assinatura. Também simplifica a cobrança e pode funcionar para usuários extensivos.
Se você não precisa de GNL com frequência, então comprá-lo como um complemento é mais econômico e flexível. Geralmente é cobrado em um modelo de assinatura mensal. Por outro lado, se o GNL é essencial para as operações diárias, uma assinatura padrão incluída na plataforma será mais benéfica.
ROI para software de GNL
Você pode avaliar seu retorno sobre o investimento para software de GNL através de fatores que contribuem para o valor geral e benefícios derivados de sua implementação.
- Facilidade de uso: Como o software de GNL é fácil de usar, mais pessoas podem aplicá-lo sem precisar de treinamento.
- Tempo economizado: A automação da criação de conteúdo economiza tempo e custo significativos, pois menos recursos humanos são necessários para gerar relatórios baseados em dados e outros documentos.
- Escalabilidade: Com o software de GNL, as organizações aumentam sua produção de conteúdo sem exigir recursos adicionais. Isso resulta em uma produção maior, mas os custos permanecem os mesmos.
- Produtividade: Sem a necessidade de escrever e criar constantemente, os funcionários podem se concentrar em tarefas que geram valor e levam a resultados de negócios lucrativos.
Desafios com ferramentas de geração de linguagem natural
Apesar dos muitos benefícios e aplicações do software de GNL, ele apresenta alguns desafios.
- Adoção: Integrar software de GNL com sistemas existentes requer tempo e recursos significativos. Os funcionários também podem resistir a aprender novas tecnologias.
- Consistência de saída: As empresas precisam de consistência em seu conteúdo para fins de branding. No entanto, o software de GNL às vezes tem dificuldades em manter uma voz e estilo de escrita consistentes, especialmente em tópicos ecléticos para públicos diversos. Além disso, fatores como complexidade da linguagem e escalabilidade também criam inconsistências.
- Controle de qualidade: O software de GNL precisa de dados de alta qualidade para produzir saídas precisas. Se os dados não estiverem de acordo com os padrões ou indisponíveis, criar conteúdo se torna árduo. Por exemplo, viés de IA pode aparecer devido a preconceitos nos dados de treinamento, o que afeta a precisão e qualidade do texto gerado.
Quais são as alternativas ao software de GNL?
Essas alternativas ao software de GNL podem substituí-lo, pelo menos parcialmente, se não totalmente.
- Plataformas de análise coletam, analisam e visualizam dados de diferentes recursos. Elas fornecem recursos como visualização de dados, relatórios e análise estatística para descobrir padrões, tendências e insights. Muitas plataformas de análise também oferecem um nível básico de explicação narrativa junto com visualizações de dados para comunicação acessível.
- Chatbots de IA são sistemas de mensagens automatizados que conduzem conversas humanas interativas. Eles interpretam entradas do usuário, processam solicitações e respondem em linguagem natural. IA, aprendizado de máquina e tecnologia de NLP são usados para entender perguntas e gerar respostas relevantes.
Quais empresas devem comprar software de geração de linguagem natural?
O software de GNL é especialmente útil para empresas que gerenciam grandes volumes de dados e precisam de insights narrativos coerentes a partir deles.
- Organizações de e-commerce e varejo: Essas empresas podem usar soluções de GNL para gerar grandes volumes de conteúdo, como descrições de produtos, avaliações e relatórios de vendas. Essas ferramentas também podem processar dados de clientes para fornecer experiências de compra personalizadas e escrever conteúdo para diferentes grupos de consumidores.
- Instituições financeiras: O software de GNL ajuda bancos e instituições financeiras criando relatórios financeiros automatizados e resumos de investimentos. Também facilita a comunicação de insights financeiros para clientes e stakeholders em geral.
- Saúde: Ao usar software de GNL, os provedores de saúde podem interpretar dados médicos e clínicos complexos e gerar relatórios, resumos de pacientes e outros conteúdos com base em registros eletrônicos de saúde.
- Agências de marketing e publicidade: O software de GNL produz cópias de anúncios, campanhas de e-mail e conteúdo de mídia social baseados em dados e criativos. Seus relatórios de desempenho ajudam a explorar insights de dados.
Como escolher software de geração de linguagem natural
Escolher o software de linguagem natural certo requer os seguintes passos.
Identifique as necessidades e prioridades do negócio
Os stakeholders devem começar avaliando as áreas dentro de sua organização onde o GNL pode agregar valor, seja automatizando a geração de relatórios, aprimorando a criação de conteúdo ou melhorando a interação com o cliente. Compreender os objetivos de negócios e testar a proficiência técnica da equipe é crucial.
Escolha a tecnologia e os recursos necessários
O próximo passo é encontrar soluções que possuam a tecnologia e os recursos alinhados às suas necessidades. O software de GNL com modelos de linguagem abrangentes produz texto coerente e preciso. Personalização e flexibilidade são essenciais para alcançar o tom e estilo de conteúdo desejados. A integração de dados ajuda a conectar bancos de dados e recursos existentes. Empresas com operações regionais e mundiais apreciam o serviço multilíngue.
Revise a visão do fornecedor, roadmap, viabilidade e suporte
Uma vez identificados os recursos, os stakeholders devem explorar e restringir suas escolhas de fornecedores. Examinar o roadmap do produto, a missão de negócios do fornecedor, a viabilidade e o suporte ao cliente são bons pontos de partida. A estabilidade do mercado e as avaliações dos usuários também são fatores essenciais para o planejamento a longo prazo.
Avalie o modelo de implantação e preços
Ao considerar a implantação de software, as empresas devem pesar os benefícios de soluções baseadas em nuvem versus soluções no local versus um modelo híbrido. Avalie fatores como flexibilidade, controle, conformidade e segurança, juntamente com as taxas de licenciamento e custos de assinatura. O modelo de preços deve ser transparente e escalável.
Coloque tudo junto
Finalmente, os stakeholders devem considerar todas as considerações e criar um plano acionável. Esta etapa envolve identificar riscos potenciais, obter feedback dos usuários finais e realizar uma avaliação final para escolher a melhor solução que se alinhe com os objetivos, prioridades e orçamento do negócio.
Tendências de software de geração de linguagem natural
- A ascensão do NLP e da IA conversacional: Os avanços em NLP melhoraram a compreensão contextual, interpretação e geração de linguagem humana, permitindo que o software de GNL gere texto mais relevante e coerente. Isso é particularmente vital na IA conversacional usada em chatbots e assistentes virtuais para entender a intenção do usuário e manter o contexto.
- Interface conversacional amigável: O sucesso de plataformas como o ChatGPT destaca a importância de plataformas de chat amigáveis. Isso aumentou a adoção e integração da tecnologia de GNL em diversas aplicações. A interface permite que os usuários se comuniquem com o sistema usando linguagem natural, mesmo que não estejam familiarizados com comandos e interfaces complexas.
Software e serviços relacionados ao software de GNL
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de GNL incluem as discutidas aqui.
- Assistentes de escrita com IA: Essas ferramentas oferecem muitos recursos para ajudar os usuários com geração e otimização de conteúdo, como verificações de gramática e ortografia, sugestões de estilo e análise de tom. Com a ajuda de assistentes de escrita com IA, o texto gerado por GNL pode ser refinado e melhorado em qualidade, garantindo que atenda aos padrões definidos.
- Chatbots: Os chatbots operam com um conjunto de regras predeterminadas e conduzem conversas humanas mais guiadas em comparação com chatbots de IA. Com a tecnologia de GNL, os chatbots podem gerar respostas contextualmente apropriadas e personalizadas para oferecer aos usuários uma experiência de conversa natural e menos restrita.
Pesquisado e escrito por Matthew Miller
Revisado e editado por Aisha West
