Letteren en Wijsbegeerte

Spin-offs

Binnen de Faculteit Letteren en Wijsbegeerte bestaan er drie academische spin-offs: Fluent.ai, Textgain en Textkernel. Deze ondernemingen zetten de ontwikkelde kennis, technologie en vaardigheden van onderzoek aan de faculteit om in diensten en producten. Ze gebruiken alle taaltechnologie om big data te verwerken.

Fluent.ai

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.

Textgain

Textgain 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.

Hoe werkt Textgain

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.

En de technologie kan zelfs tussen de regels lezen: persoonlijke schrijfstijl onthult veel over de demografische eigenschappen van een persoon. Textgain biedt tekstanalysemodules aan die een inschatting maken van geslacht, leeftijd, opleidingsniveau en zelfs de persoonlijkheid van de auteur. Gekoppeld aan sentimentsanalyse levert dit soort van author profiling technologie dan ook data op die van onschatbare waarde zijn voor e-marketeers, digitale uitgevers en dataminers allerhande.

Tekstanalyse op maat

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 de komende jaren zal Textgain deze technologie en know-how verder blijven valoriseren in het domein van Big Data: als spin-off van de Faculteit Letteren en Wijsbegeerte sluit Textgain dan ook nauw aan bij andere UAntwerpen spin-offs in datamining van de Faculteit Bedrijfswetenschappen en Economie (Predicube) en Informatica (Froomle).

Textkernel

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.

Het doel van Fluent.ai

Rudi Vranckx interviewt Textgain over anti-terreurtechnologie

Zo werkt Textkernel