A nyelvtechnológiával szemben két szélsőséges nézettel találkozhatunk a leggyakrabban; az egyik szerint túl bonyolult feladat a nyelv megértése, a másik szerint hamarosan itt az áttörés és beszélgethetünk számítógépeinkkel. Az igazság valahol a két szélsőség között van. A nyolcvanas években a kezdeti lelkesedés alább hagyott és beköszöntött a mesterséges intelligencia tele, majd a Siri és a DragonGo megjelenése felfűtötte a várakozásokat. De mennyire érett ipar ma a nyelvtechnológia? Mit várhatunk tőle?
Egy terület érettségének jó mértéke, hogy mennyire lehet termékesíteni a segítségével létrehozott alkalmazásokat. Ennek több szintje lehetséges. A mai trendeknek megfelelően egyre kevesebben jönnek ki "dobozos" szoftverrel, hiszen egy böngészőből elérhető alkalmazás egyszerre veszi le az előfizető válláról az infrastruktúra fenntartásának költségeit és teszi lehetetlenné az illegális szoftverterjesztést. Ezt a filozófiát nevezzük Software as a service, röviden SaaS megoldásoknak. A SaaS megoldások olyan komplett szoftveres szolgáltatások, melyek funkcionalitásukban megegyeznek a megszokott számítógépes alkalmazásokkal. Ilyenek pl. a Google Gmail, Drive, és Docs termékei. Hasonló filozófiát követnek az ún. Platform as a service, röviden PaaS és az Infrastructure as a service, röviden IaaS szolgáltatási modellek, a különbség közöttük a szolgáltatás kidolgozottsági szintjében rejlik. A PaaS modellben egy felhőalapú fejlesztési környezetet kínálnak, az IaaS pedig "csupán" a fejlesztéshez szükséges infrastruktúrát nyújtja. Közös vonásuk ezeknek a szolgáltatásoknak, hogy leveszik az infrastruktúra kezelésének és kiépítésének terhét a felhasználó válláról. A SaaS egy átlagos internetkapcsolattal rendelkező gépből "varázsol" a felhőalapú megoldásokkal egy hatékony eszközt, mellyel bárhonnét dolgozhatunk. A PaaS segítségével a fejlesztőknek nem kell a hardverrel bajlódniuk, sőt, egyre több szoftveres megoldást "készen", API-kon keresztül használhatnak fel. Az IaaS megkönnyíti a szükséges infrastruktúra kialakítását, nem kell törődni annak karbantartásával, és sok esetben csupán a használati idő alapján kell fizetni érte. Ilyen környezetben csak érett, bizonyított technológia jelenhet meg, a nyelvtechnológiának pedig sikerült ez.
A DiscoverText a közösségi média monitorozásában már bizonyított. Minden különösebb nyelvtechnológiai háttér nélkül alkalmazható a közösségi média monitorozására, véleményelemzésre és más egyéb érdekességre. A magyar piacon is megjelent már olyan szolgáltatás - a nemrég blogunkon is bemutatkozott Neticle - amely közel valós időben elemzi a magyar webet.
Megjelentek a szövegelemzést API-n keresztül nyújtó szolgáltatások is. Az AlchemyAPI alapvető szövegelemzési feladatokat (nyelvfelismerés, kulcsszókinyerés, véleményelemzés, stb.) és szemantikus elemzést (relációk és fogalmak kinyerése) is kínál. Hatékonyságát bizonyítja, hogy egyre többen fizetnek elő az API-ra az ingyenes verzió kipróbálása után.
A ConveyAPI a napokban indul és arra vállalkozik, hogy a teljes szövegelemzési feladatsort (nlp pipeline) is elvégzi mint szolgáltatás, az adatok begyűjtésétől az elemzésig. Így az előfizetőnek egyáltalán nem kell törődnie a nyelvtechnológiai feladatokkal, csupán az adatok forrását kell meghatároznia, ezután az API elvégzi a dolgát és egy részletes jelentést nyújt át. A napjainkban divatos véleményelemzés mellett ez tartalmaz érzelmi elemzést, intenzitás mérést, és relevancia szerinti rendezést.
A nyelvtechnológia még nem tört be látványosan a hétköznapjainkba. Persze ott van a szövegszerkesztők helyesírás-ellenőrzőiben, a mobiltelefonok prediktív billentyűzeteiben és a nagy keresőkben, de ezt már annyira megszoktuk, hogy észre se vesszük. A Siri és társai nagyon jó marketing eszközök, de használhatóságuk (és elérhetőségük) korlátozott. Azonban a döntéselőkészítésben, legyen szó marketingről, közvéleménykutatásról, vagy gazdasági elemzésekről, már nap mint nap szerepet kap a nyelvtechnológia.
