Ein Rundgang durch die Herausforderungen, denen Sie bei der Verwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache für mehrsprachige Daten begegnen. Bei den meisten Projekten, die ich übernehme, handelt es sich ausschließlich um unstrukturierte Textdaten in Englisch, aber in letzter Zeit habe ich immer mehr Projekte mit Texten in verschiedenen Sprachen gesehen, die oft alle miteinander vermischt sind.
Müssen Sie Fragebogendaten verschiedener Studien vergleichen? Sind die Items inkonsistent oder sind unterschiedliche Versionen desselben Fragebogens im Umlauf? Haben Sie Fragebögen in verschiedenen Sprachen, die Sie vergleichen möchten?
Wir haben ein Tool entwickelt, das die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt und Forschern in den Sozialwissenschaften dabei helfen soll, Datensätze aus verschiedenen Kontexten zu harmonisieren .
Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass wir für den Wellcome Trust Mental Health Data Prize an einem neuen Projekt namens Harmony arbeiten.
Ganz gleich, ob Sie Inhaber eines Kleinunternehmens oder Führungskraft in der obersten Führungsebene eines bekannteren Unternehmens sind: Sie sind daran interessiert, dass Ihr Unternehmen wächst.
Bevor wir eine der am häufigsten gesuchten Fragen bei Google beantworten – „Was ist ein NLP-Experte?“ – Wir sollten verstehen, was NLP ist.
Können symbolische KI, maschinelles Lernen oder hybride KI (eine Mischung aus beiden) für rechtliche Überlegungen verwendet werden? Ich habe mich mit dem Problem der rechtlichen Argumentation mit KI befasst.
Wie KI und maschinelles Lernen das Gesundheitswesen verändern. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen nimmt bereits enorm zu, zeigt seine Anwendung in vielen Teilbereichen und bietet Unternehmen, Ärzten und Patienten gleichermaßen Vorteile.
Natural Language Processing oder NLP ist der Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Analyse menschlicher Sprache befasst. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein aufstrebendes Feld mit einer Vielzahl von Geschäftsanwendungen.
Wie Hybrid-KI das Beste aus symbolischer KI und maschinellem Lernen kombinieren kann, um Gehälter, Risiken und Kosten für klinische Studien vorherzusagen und Chatbots zu verbessern.
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