De spraakherkenningssoftware van Fluent.ai leert om de betekenis van gesproken taal te begrijpen, in elke taal en met elk accent, en past zich aan de gebruiker aan.

De software van Fluent.ai is gebaseerd op technologie rond artificiële intelligentie die werd ontwikkeld aan Canadese en Vlaamse universiteiten. De onderzoeksgroep CLiPS (Computational Linguistics & Psycholinguistics) van UAntwerpen leverde een deel van de technologie aan en werkte op die manier mee aan deze internationale spin-off.

​Bekijk hier hun introductievideo.​

In 2015 richtten dr. Guy De Pauw, dr. Tom De Smedt en prof. dr. Walter Daelemans de spin-off Textgain op. Die valoriseert de technologie ontwikkeld binnen de CLiPS-onderzoeksgroep.

De hoeveelheid digitale tekst die dagelijks op ons afkomt is onverbiddelijk: we worden overdonderd door krantenartikels, e-mails, whatsappjes, tweets en statusupdates. Nooit werden er meer feiten en meningen de wereld in gestuurd dan vandaag. En niemand kan de totaliteit van de kennis die gecodeerd zit in deze massale hoeveelheid taal en tekst bevatten. Maar met behulp van automatische tekstanalyse kunnen we deze taak overlaten aan de computer: het is precies dit type van technologie dat Textgain, een spin-off van de CLiPS-onderzoeksgroep (Departement Taalkunde), aanbiedt.

Textgain biedt een razendsnelle API aan die in real-time linguïstische analyses kan uitvoeren: zo kan je achterhalen in welke taal een tekst is geschreven, wat het teksttype is of wat de belangrijkste sleutelwoorden van het bericht zijn. De sentimentsanalyse van Textgain laat daarenboven toe om te achterhalen of iemand zich positief dan wel negatief uitlaat over een bepaald product, dienst of concept. Met deze tools tover je Twitter in een handomdraai om in een on-the-fly enquêtebureau dat op globale schaal opinies observeert en meet.

Textgain ontwikkelt ook tekstanalyse op maat: zo bracht het bedrijf, in samenwerking met Treecompany, de opinies op sociale media in kaart tijdens het maatschappelijk debat rond de eindtermen en ontwikkelde het een systeem dat jihadistische propaganda detecteert op sociale media. 

In 2001 stond prof. dr. Walter Daelemans van de onderzoeksgroep CLiPS mee aan de wieg van de spin-off Textkernel. Dit bedrijf is er gekomen door de samenwerking van onderzoekers aan de Universiteit Antwerpen, Amsterdam en Tilburg. Zij voerden onderzoek naar de verwerking van natuurlijke taal door machine learning.

Door de digitalisering van vacatures is het voor werkzoekenden eenvoudiger geworden om te solliciteren. Bekende bedrijven zitten voor sommige functies al snel met een luxeprobleem: honderden sollicitanten geven zich ervoor op. Daarnaast hebben rekruteerders en uitzendconsulenten nu enorme databanken tot hun beschikking om de juiste werknemer voor een bedrijf te vinden of vice versa. De HR-sector bezit zo over zoveel informatie dat er de nood aan computerautomatisering is ontstaan.

Textkernel vangt die nood op door haar specialisatie in semantische rekruteringstechnologie. Die maakt het mogelijk voor computers om tekst naar bruikbare, gestructureerde data om te zetten.

Deze taaltechnologie kan bijvoorbeeld de belangrijkste informatie uit honderden motivatiebrieven afzonderen en de gevraagde ervaring en vaardigheden herkennen. Textkernel biedt zo oplossingen voor de HR-sector om onder meer potentiële werknemers en werkgevers eenvoudiger en sneller bijeen te brengen.