Wie Ulixarenzo entstand und wohin wir gehen
Vor sechs Jahren begann alles mit einer simplen Frage: Warum verstehen Computer gesprochenes Deutsch so schlecht? Die Antwort darauf führte uns durch linguistische Bibliotheken, unzählige Experimente und zur Erkenntnis, dass maschinelles Sprachverständnis mehr braucht als bloße Algorithmen.
Sprache ist komplexer als Mathematik
2018 arbeiteten wir an einem Chatbot für Kundenservice. Das System verstand einfache Anfragen – aber sobald jemand umgangssprachlich formulierte oder regionale Ausdrücke nutzte, scheiterte es komplett. Das war frustrierend.
Wir merkten schnell: Sprachverarbeitung für Deutsch braucht andere Ansätze als für Englisch. Die grammatische Flexibilität, die Komposita, die Dialektvielfalt – alles macht es anspruchsvoller. Und genau das wurde unser Fokus.
Heute entwickeln wir Systeme, die Kontext verstehen, Mehrdeutigkeiten auflösen können und mit natürlicher Sprache umgehen – nicht perfekt, aber deutlich besser als damals. Das erreichen wir durch intensive linguistische Forschung kombiniert mit modernen Machine-Learning-Methoden.
Vilhelm Thorsson
Gründer und technischer Leiter
Entwickelt seit 2018 Sprachverarbeitungssysteme mit Schwerpunkt auf deutscher Morphologie. Fasziniert von der Schnittstelle zwischen Linguistik und maschinellem Lernen.
Semantikteam
Forschung und Entwicklung
Arbeitet an Bedeutungserkennung und Kontextanalyse. Unser Ziel: Systeme, die nicht nur Wörter identifizieren, sondern tatsächliche Aussageabsicht verstehen.
Integrationsbereich
Kundenimplementierung
Kümmert sich um die praktische Umsetzung in bestehende Systeme. Jedes Unternehmen hat andere Anforderungen – wir passen unsere Technologie entsprechend an.
Unser Ansatz
Wir kombinieren linguistische Expertise mit technischer Umsetzung. Sprache folgt Regeln, aber auch Konventionen und kulturellen Mustern. Beides muss berücksichtigt werden, wenn Maschinen wirklich verstehen sollen.
Woran wir arbeiten
Aktuell entwickeln wir Systeme zur Sentiment-Analyse und Intent-Erkennung für deutschsprachige Texte. Außerdem arbeiten wir an Modellen, die mit regionalen Varianten und Fachsprachen umgehen können.
Was uns antreibt
Die Überzeugung, dass gute Sprachverarbeitung Geschäftsprozesse spürbar verbessern kann. Von automatisierten Kundeninteraktionen bis zur Dokumentenanalyse – wenn Systeme Sprache verstehen, entstehen neue Möglichkeiten.
