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Was Natural Language Processing (NLP) leisten kann
Die Einsatzgebiete von Natural Language Processing (NLP) sind vielfältig. Was genau ist möglich? „NLP“ wird gerne als Schlagwort oder Oberbegriff verwendet. Doch genau wie KI nicht gleich KI ist, so verhält es sich auch mit NLP.
Robuster Trainingsprozess für NLP-Modelle
Der Unterschied zwischen einer schnellen, erfolgreichen Umsetzung und einem nie enden wollenden Proof of Concept liegt nicht im Modelltraining, sondern in der Auswahl, Konvertierung, Bereinigung, Erstellung und Annotation von Trainingsdaten.
Klassisches NLP vs. Deep Learning
Beim Natural Language Processing (NLP) geht es darum, dass Maschinen Sprache verstehen. Dafür muss sowohl Syntax als auch Semantik analysiert werden. Moderne NLP-Modelle lernen diese beiden Analysen aus Millionen von Beispieltexten.
Strukturieren von unstrukturierten Daten
Menschen brauchen Jahre, um sprechen zu lernen. Nuancen und unzählige Unregelmäßigkeiten machen es schwer, diese zu erkennen und zu unterscheiden. Das erschwert es NLP-Lösungen, unstrukturierte Sprache in strukturierte Daten zu konvertieren. Wie es dennoch geht?
