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„Prämiert und praxistauglich. Mit unseren Produkten bringen wir eine neue Generation von Sprachverständnis-Lösungen auf den Markt, die bisherige Systeme evolutioniert. Wenn nicht sogar revolutioniert. Jetzt!“
(Lars Stevenson, Gründer und Geschäftsführer bei HMI)
LINGUA® ist eine neuartige, auf Linguistik aufgebaute Computersprache. Sie ist eingebettet in verschiedene neurale Netze (künstliche Intelligenz). Sie generiert und trainiert diese.
Sie ist eine Lösung, die Quelldaten logisch zerlegen kann und einen „Parse Tree“ erzeugt. Die Quelldaten können sowohl aus Dokumenten als auch aus dem Ergebnis einer ASR stammen. Ziel ist es, die Quelldaten mittels semantischer Verfahren so zu parsen, dass als ein späterer Arbeitsschritt logische Zusammenhänge, basierend auf sogenannten Wortklassen, erkannt werden und letztlich zu entsprechenden Ergebnissen verarbeiten werden können.
LINGUA® übersetzt natürliche Sprache, Videos, Bilder oder Daten (E-Mail, SMS etc.) in ausführbaren Computercode und kann aus diesen Inputs lernen.
LINGUA® ist trotz ihrer enormen Leistung sehr klein und belegt nur 150 Kilobyte RAM. Eingesetzt werden kann sie bereits ab einer CPU mit 400 Megahertz.
LINGUA® vereint in sich eine ausgefeilte auf Linguistik basierende Computersprache sowie mehrere selbstlernende Netzwerkstrukturen. Module wie der KI Neuro Sorter®, das Neuro Clearing® und der KI Neuro Responder® sind weitere Innovationen, die einen maßgeschneiderten Einsatz von LINGUA® in vielen Branchen ermöglichen.
Mit LINGUA® wird der Sinn jeder Ansprache erkannt. Daher ist LINGUA® weit weniger von einer guten Erkennerleistung abhängig. Menüstrukturen fallen weg. Der Anrufer kann sein Anliegen auf völlig natürliche Weise äußern. So, wie er zu einem Menschen spricht.
| LINGUA | Standard-Systeme | Enhanced-Systeme | |
|---|---|---|---|
| Erkennungsgrundlage, Erkennungstechnik |
Standard-Erkenner plus dynamische Generierung von Semantik, Grammatik & Lexika, Funktions-Matching, sinnhafte und relative Erkennung, künstliche Intelligenz für Sprachverständnis und selbstständiges Lernen. Erkennung ganzer Sätze sowie optimale und günstige Erweiterbarkeit. Eigene Computer- sprache. 100 % generisch, unabhängig von Plattformen oder Betriebssystemen |
Ausschließlich statische Modelle basierend auf vorgegeben Grammatiken und Lexika. Nicht dynamisch. Geringe Variabiliät durch Menü- und Syntax-Zwang | Statistische Sprachmodelle – müssen auf realen Nutzer-Input basieren. Flexiblere Interpretation durch Parsing (Keyword Spotting), aber unflexibel in der Änderung. Die gesamte Intelligenz muss manuell durch Menschen definiert werden. Das ist extrem aufwändig und begrenzt auf nicht dynamischen Content |
| Abhängigkeit von CPU und Speicher der Erkennungsqualität bzw. Größe des erkennbaren Wortschatzes |
Gering, ab 500 Mhz und 128 KB Speicher | Wortschatz und Erkennungsqualtität durch CPU begrenzt | Wortschatz und Erkennungsqualität wird durch CPU noch stärker begrenzt |
| Mehrere Sprachen gleichzeitig |
JA | NEIN | Begrenzt, sehr hoher Aufwand |
| Natursprachliche Eingabe | JA | NEIN | Nur im bekannten Muster |
| Speicherbedarf/Footprint | Gering | Gering | Groß |